Оценка экономического благополучия населения на основе современных информационных технологий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 378.147:378.018.43

ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ НАСЕЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В.Л. Шапошников, К.В. Хорошун, Е.С. Киселева

Дано обоснование инновационной модели оценки экономического благополучия населения, которая должна осуществляться на основе применения метода каменистой осыпи (один из методов математической статистики) и метода теории пределов. Показано, что в условиях информационного общества предложенная модель оценки реализуема на основе применения современных информационных технологий, прежде всего технологий баз данных и сетевых технологий. Авторы утверждают, что объективная оценка экономического благополучия населения является неотъемлемой составляющей диагностики качества жизни (уровня жизни). Практическая значимость предложенной авторами модели оценки экономического благополучия - в возможности ее применения в системах мониторинга для совершенствования социально-экономического управления.

Ключевые слова: население; экономическое благополучие; оценка; компьютерные технологии; математические методы.

V.L. Shaposhnikov, C.V. Horoshun, E.S. Kiseleva. EVALUATION OF THE ECONOMIC WELL-BEING OF POPULATION BASED ON MODERN COMPUTER-AIDED TECHNOLOGIES

The purpose of the study is to substantiate the innovative model of evaluating the economic well-being of population. In the authors' view, this evaluation must be based on the scree plot method and the limits theory method. In knowledge society, the model offered may be implemented thanks to using modern computer-aided technologies, particularly database technology and network technology. The authors also prove that the objective evaluation of the economic well-being of population is an integral part of life quality assessment. The practical importance of the model of evaluating the economic well-being of population is that it is possible to use it in monitoring systems to improve social and economic management.

Keywords: population; economic well-being; evaluation; computer-aided technologies; mathematical methods.

Управление качеством жизни населения -одна из важнейших (ключевых) проблем современности [1-14]. Это связано с тем, что цивилизованное общество должно создавать условия для нормальной жизнедеятельности человека, систему возможностей для реализации его потребностей (в соответствии с пирамидой А. Маслоу).

Неотъемлемой составляющей вышеуказанной проблемы является обеспечение экономического благополучия населения. Безусловно, проблему качества жизни нельзя редуцировать до проблемы экономического благополучия населения. Так, например, не может считаться высоким качество жизни, если среднестатистический человек не уверен в завтрашнем дне, не живет в безопасных социальных и экологических условиях (достаточно отметить, что уровень преступности и степень загрязнения окружающей среды - не менее важные показатели, чем уровень благосостояния) и т.д. Но экономическое благо-

получие населения - необходимое, но не достаточное условие высокого качества жизни. Это связано, прежде всего, с тем, что (в соответствии с концепцией А. Маслоу) человеческие потребности высших уровней не могут быть удовлетворены без полного удовлетворения потребностей низших уровней иерархии. Более того, неблагоприятная экономическая ситуация - фактор ущерба чести и достоинству человека [14]: не может чувствовать себя полноценным человек, живущий в нищете, не имеющий работы и т.д. Кроме того, современной наукой доказано наличие обратной зависимости между благосостоянием населения и уровнем преступности [1; 2; 5; 7; 8]; в рамках статьи авторы считают дозволительным напомнить печально известные «девяностые» в постсоветской России, а также ситуацию (в настоящее время) с низким уровнем жизни и высоким уровнем преступности в ряде стран Латинской Америки. С другой стороны, индивид, живущий благополучно (в экономическом

74

Вестник Российского УНИВЕРСИТЕТА КООПЕРАЦИИ. 2017. № 2(28)

аспекте), будет с большей вероятностью стремиться к саморазвитию (самосовершенствованию), приобщению к культуре общества, достижению вершин («акме») жизнедеятельности в целом, профессиональной и творческой деятельности в частности. Авторы считают возможным напомнить известные слова Ф. Рузвельта: «Общество вытаскивает человека из нищеты, культура вытаскивает нищету из человека». В цивилизованном обществе должен быть, во-первых, широкий слой среднего класса, во-вторых, рост благосостояния среднестатистического человека с ростом благосостояния экономики в целом.

Вместе с тем управление качеством жизни населения в целом, и обеспечение его экономического благополучия в частности невозможно без объективной оценки уровня последнего. Социально-экономическое управление и мониторинг (его информационный механизм) немыслимы без объективных измерений в социально-экономических системах. «Вы не можете управлять тем, чего не можете измерить» (Кельвин). Оценка экономического благополучия населения - метрологическая задача, сравнимая по трудности с диагностикой уровня (качества) жизни.

Традиционно применяемыми показателями (для государственного, регионального или муниципального образования) экономического благополучия населения являются: среднегодовой доход на душу населения, доля живущих за чертой бедности, доля безработных и т.д. Обоснуем, что данные критерии не могут объективно отразить благополучие населения. Первый показатель представляет собой (по своей математической природе) эмпирическое среднее. Такой метод оценки мониторинговых показателей, как вычисление эмпирического среднего, дискредитирует саму идею статистических измерений в социально-экономических системах. Одного и того же значения среднего дохода на душу населения можно достичь громадным числом способов. Так, например, у 7 % жителей гипотетического региона доход 25 млн руб. в год, у 55 % - 650 тыс. руб. в год, у 38 % - лишь 120 тыс. руб. в год. Эмпирическое среднее - 2153 тыс. руб. на жителя в год, что соответствует очень высокому уровню жизни, хотя 38 % (!) населения не «сводят концы с концами». Что касается второго показателя (доли живущих за чертой бедности), то возникает вопрос: каковы границы бедности? Низкий уровень числа (доли) безработных, зарегистрированных на биржах труда, также не является гарантом экономического благополучия в социально-экономической системе: значитель-

ное число трудовых ресурсов, не нашедших применения «дома», может мигрировать (достаточно вспомнить ситуацию с легальными и нелегальными трудовыми мигрантами из ряда республик СНГ).

Некоторые современные специалисты в области измерения латентных переменных достигли определенных успехов в построении системы критериев для оценки качества жизни, в том числе экономического благополучия населения. Так, например, в работе А.А. Мас-лака [4] представлены 43 показателя качества жизни, из которых более 20 - критерии экономического благополучия населения. Но, во-первых, не совсем ясно, какие из предложенных показателей являются критическими (принципиально важными), важными и рекомендательными. Во-вторых, ряд предложенных показателей можно безболезненно объединить (например, число ветхого и аварийного жилья).

Таким образом, теория и практика управления социально-экономическими системами (государственными, региональными и муниципальными образованиями, а также крупными предприятиями и организациями) нуждаются в адекватной системе оценки экономического благополучия населения. Проблемы исследования выражены в вопросе, каким образом адекватно оценить (диагностировать) уровень экономического благополучия населения? Цель исследования - обоснование инновационной модели оценки экономического благополучия населения. Для достижения поставленной цели применялись следующие методы исследования: анализ научной литературы и передового опыта управления социально-экономическими системами (бенчмаркинг), моделирование, методы теории множеств, методы квалиметрии (теории латентных переменных), методы математической статистики и методы теории пределов.

С точки зрения авторов статьи, оценивать уровень экономического благополучия населения возможно и необходимо на основе метода каменистой осыпи (сравнительно молодого метода математической статистики) и теории пределов. В соответствии с методом каменистой осыпи уровень экономического благополучия населения численно равен Н, если не менее чем Н процентов населения имеет годовой доход не ниже чем D(H ) = (l + r х H )х K (каждый индивид), где К - величина годового прожиточного минимума, г - безразмерный коэффициент. Например, уровень жизни населения равен 80, если примерно 80 % населения (каждый индивид) имеют годовой доход

не менее в (1 + г х 80) раз больше годового прожиточного минимума. В данной ситуации трудность возникает с определением коэффициента г. Определим его.

Известно, что в настоящее время годовой прожиточный минимум в России - 90 тыс. руб. в год. Также известно, что однокомнатная квартира не может стоить менее 900 тыс. руб., т.е. десяти годовых прожиточных минимумов. С точки зрения авторов, каждый человек в цивилизованном обществе должен иметь доходы, чтобы заработать в течение года хотя бы на самую недорогую однокомнатную квартиру (обеспеченность индивида жильем - такой же принципиально важный показатель его жизни, как и обеспеченность продуктами питания). Но необходимо также учесть подоходный налог. Отсюда следует, что коэффициент г должен быть равен 0,1. Иначе говоря, индекс экономического благополучия населения равен 100, если 100 % населения имеют годовой доход (каждый индивид) не менее чем (1 + 0,1 х 100) х К . Представим алгоритм оценки экономического благополучия населения.

На первом этапе вычислений определяют обратную функцию Н (D). На втором этапе сортируют массив |д}, в котором N элементов. Число элементов массива совпадает с численностью населения социально-экономической системы. На третьем этапе для каждого элемента массива вычисляют обратную функцию. Если коэффициент г равен 0,1, то обратная функция Н (D) = ^D -1^х10. На последнем

этапе идем от первого элемента массива к элементу с номером М до тех пор, пока величина 100 х М

N

ции для данного номера. На завершающем этапе за индекс экономического благополучия

населения принимаем величину ^^М . Предложенный метод оценки применим к любым социально-экономическим системам (государственным, муниципальным и региональным образованиям, предприятиям и организациям).

Приведем пример. Пусть для малого предприятия годовые доходы сотрудников (в соотношении с годовым прожиточным минимумом) соответственно 9.2, 12.7, 19.3, 8.8, 7.6, 15.2, 8.7, 12.3, 9.8, 10.6, 8.2, 10.7, 9.3, 10.8, 7.9, 9.8, 11.7, 14.3, 9.8, 9.6, 10.2, 7.7, 9.3, 9.8, 9.6, 8.2, 10.7, 13.3, 11.8, 12.6, 9.5, 12.4, 9.1, 8.9, 11.6, 9.4, 10.7, 21.3, 8.9, 9.6, 11.2, 10.7, 9.3, 7.8, 8.6, 9.8, 13.7, 11.3, 9.8, 10.4 (итого 50 сотрудников, «цена деления» 2 %). Обратная функция

Н (D) = ^-D -1^10. Сортируем массив по убыванию: 21.3, 19.3, 15.2, 14.3, 13.7, 13.3, 12.7,

12.6, 12.4, 12.3, 11.8, 11.7, 11.6, 11.3, 11.2, 10.8,

10.7, 10.7, 10.7, 10.7, 10.6, 10.4, 10.2, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.6, 9.6, 9.6, 9.5, 9.4, 9.3, 9.3, 9.3, 9.2, 9.1, 8.9, 8.9, 8.8, 8.7, 8.6, 8.2, 8.2, 7.9, 7.8, 7.7, 7.6. Число элементов в этом массиве равно 50. Вычисляем для каждого элемента значение обратной функции: 203, 183, 142, 133, 127, 123, 117, 116, 114, 113, 108, 107, 106, 103, 102, 98, 97, 97, 97, 97, 96, 94, 92, 88, 88, 88, 88, 88, 88, 86, 86, 86, 85, 84, 83, 83, 83, 82, 81, 79, 79, 78,

77, 76, 72, 72, 69, 68, 67, 66. Для тридцать девятого элемента (его значение 81) отношение его номера к числу элементов массива равно 0.78 (78 %). Следовательно, индекс экономического благополучия сотрудников предприятия равен

78. Но индекс экономического благополучия сотрудников предприятия не может быть равен 80, так как для сорокового элемента массива его значение 79, т.е. менее 80.

Представленный в работе [10] метод, основанный на теории пределов, также позволяет оценить уровень экономического благополучия населения. Пусть N - общая численность населения, п1, п2, п3, п4, п5 и п6 - число индивидов, соответственно с высшим, очень высоким, высоким, выше среднего, средним и низким уровнями экономического благополучия (не учитываем при расчете числителя деклассированные слои населения, т.е. с низшим уровнем экономического благополучия), тогда индекс экономического благополучия населения

не меньше значения обратной функ- L = -

"5 "6

(п + п2)+ 0,8 х п3 + 0,6 х п4 + £ 0,41 + £ 0,2'

1=1

I=1

N

Данная методика расчета стимулирует социально-экономическое управление к расширению слоя среднего класса (а не олигархов или, наоборот, деклассированных слоев), что является неотъемлемым атрибутом цивилизованного общества. С точки зрения авторов статьи, высокий уровень соответствует годовому доходу от 11 до 20 годовых прожиточных минимумов, очень высокий - от 20 до 30 годовых минимумов (свыше 30 - высший), выше среднего - от 9 до 11, средний - от 5 до 9, низкий - от 1 до 5 (низший - менее 1.0). Например, если численность населения административно-территориальной единицы 3406500 человек, из них 6500 обладают высшим или очень высоким уровнем жизни, 450 тыс. - высоким, 1350 тыс. - выше среднего, 1300 тыс. - средним, 250 тыс. - низким и 50 тыс. - низшим, то

г 6500 + 0,8 х 450000 + 0,6 х 1350000 + 0,67 + 0,25 + 0 х 50000 1 ~ 3406500 й 0,34 .

При оценке экономического благополучия населения необходимо учитывать не только доходы населения, но и совокупную стоимость имущества индивидов, числящуюся на балансе налоговых инспекций (в России действует налог на имущество). В соответствии с методом каменистой осыпи, индекс обеспеченности населения имуществом равен ^ если не менее чем h процентов населения обеспечены имуществом общей стоимостью не менее чем d(к) = (1 + f х h)x Ж (каждый индивид). Здесь ^ - стоимость (пригодной для жизни, а не в «аварийном» доме) однокомнатной квартиры, f - коэффициент. Ранее в статье было указано, что Ж = 900000 . С точки зрения авторов, коэффициент f должен быть равен 0.1, так как при данном коэффициенте индекс обеспеченности населения имуществом равен 100, если 100 % населения обеспечены имуществом общей стоимостью, эквивалентной двум однокомнатным квартирам (или одной трехкомнатной).

В соответствии с методом теории пределов индекс обеспеченности населения имуществом

L -

"'5 '"б

Ц + m2)+ 0,8 х m3 + 0,6 х m4 + ^ 0,4j + ^ 0,2

j=i

j=i

N

Здесь N - общая численность населения, т1, т2, т3, т4, т5 и т6 - число индивидов, соответственно с высшим, очень высоким, высоким, выше среднего, средним и низким уровнями обеспеченности имуществом (не учитываем при расчете числителя деклассированные слои населения, т.е. лиц без определенного места жительства). Очевидно, что между величинами L и L/ нет однозначной связи, так как индивиду может достаться в наследство дорогое имущество (например, квартира в центре Москвы), но его ежегодные доходы посредственные.

Известно, что в экономике для оценки степени монополизации применяют индекс Херфен-даля [2; 10; 11]. Возникает вопрос: возможно ли его рассчитывать для оценки благополучия социально-экономической системы в аспекте экономического благосостояния населения? Безусловно, возможно. Но следует учитывать, что возможно как «неравенство в благосостоянии», так и «равенство в нищете» (язвительные слова У Черчилля о капитализме и социализме). Авторы предлагают показатель, одновременно отражающий как «справедливость экономики» в социально-экономической системе, так и статистический уровень экономического

благополучия: У - QQ х nmn . Здесь N - числен-

fact

ность населения, Q - общий совокупный годовой доход населения, Bmm и Bfact - соответственно минимально возможный и фактический индекс Херфендаля по доходам населения.

Нетрудно доказать, что Bmn - 10000 . Очевидно,

n N N

что Q-Zq, Bfact -X«2, а -100хQ, где q -i-1 ¿-1 Q годовой доход ¿-го жителя (члена социально-экономической системы).

Приведем пример. Пусть в фирме работают 25 сотрудников с годовым доходом (в млн руб.) 120, 90, 90, 60, 60, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 0.6, 0.6, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3. Очевидно, что совокупный доход (за год) сотрудников фирмы 446,4 млн руб., средний доход на сотрудника фирмы 17,85 млн руб. в год («очень высокий» уровень). Минимально возможный индекс Херфендаля по доходам равен 400. Доли (в %) доходов сотрудников фирмы соответственно 26.88, 20.1, 20.1, 13.44, 13.44, 0.67, 0.67, 0.67, 0.67, 0.67, 0.67, 0.269, 0.269, 0.269, 0.269, 0.134, 0.134, 0.134, 0.134, 0.134, 0.134, 0.134, 0.134. Фактический индекс Херфендаля

Ba t - 26.882 + 2 х 20.12 + 2х13.442 + 6х 0.672 +... «1900.

fact

Тогда фактический (а не фиктивный, или «среднестатистический») уровень экономического благополучия сотрудников фирмы 400

Y -17.85 х

1900

¡3.75. В данной фирме явно

наблюдается несправедливое распределение заработной платы. Данный пример наглядно свидетельствует, насколько непригоден традиционный метод обработки статистической информации (вычисление эмпирического среднего) для оценки уровня благополучия, насколько он дискредитирует идею статистических социально-экономических измерений.

Известно, что любое измерение характеризуется погрешностями [1; 2; 9; 10; 13]. Оценка экономического благополучия населения (с точки зрения метрологии) - совокупное статистическое измерение в социально-экономических системах. Основные причины погрешностей в социально-экономических измерениях, в том числе в оценке экономического благополучия населения, - невозможность сбора всей необходимой первичной мониторинговой информации (т.е. входной для обработки), учета всех социально-экономических объектов и процессов, а также стремление к искусственному «улучшению» мониторинговых показателей (закон Гур-харда: если какой-либо показатель становится самоцелью, то он перестает быть хорошим по-

казателем). Так, например, далеко не все безработные (т.е. лица трудоспособного возраста, не имеющие работы) регистрируются на биржах труда. Или, например, имеет место такая социально опасная тенденция, как «теневые» доходы (в целом - «теневая» экономика). Достаточно отметить, что за последние три десятилетия в России заведено немало уголовных дел, связанных с борьбой с нелегальными (полученными преступным путем) доходами. Направлениями борьбы с погрешностями в социально-экономических измерениях являются: ужесточение социального контроля, многопараметричность диагностики, а также формирование адекватных мониторинговых показателей, трудно поддающих искусственному «улучшению».

Вместе с тем авторы стоят на позиции, что предложенные ими показатели адекватно отражают ситуацию в социально-экономической системе, независимо от «теневых» доходов населения. Низкий уровень законных доходов в сочетании с высоким уровнем «теневых» доходов как раз свидетельствует о неблагополучной ситуации (а вовсе не о благополучной), а именно о том, что либо в социально-экономической системе низкий уровень возможностей для легального обогащения индивидов, либо «теневая» экономика не дает возможности экономике нормально развиваться.

Современные информационные технологии открывают широкие перспективы для измерений в социально-экономических системах, в том числе для оценки экономического благополучия населения. Известно, что технологии баз данных позволяют получать большие объемы первичной однородной мониторинговой информации [3; 6]. Современные государственные организации (налоговые инспекции и т.д.) позволяют осуществлять сбор информации о доходах населения. Но возникает вопрос: каким образом осуществлять сбор мониторинговой информации (о доходах населения) на значительной географической территории, например в регионе? В настоящее время бурное развитие получили технологии распределенных баз данных - симбиоз сетевых технологий и баз данных. Очевидно, что в распределенной информационной системе узлами («островами» информации) должны быть информационные системы территориальных налоговых инспекций и иных государственных организаций, при этом весьма целесообразно, чтобы «острова» информации были устроены единообразно, т.е. распределенная система была бы гомогенной (однородной). Если число «островов» информации равно М, множество элементов информации (базы данных) на /-м «острове» составляет то общее

множество порций информации в распределен-

м

ной базе данных 2 = у z., где и - символ объе-

/=1

динения множеств.

Авторы считают целесообразным предложить практические рекомендации по применению разработанной методики оценки экономического благополучия населения в социально-экономическом управлении. Известно, что задачами мониторинга как информационного механизма управления является выявление тенденций в социально-экономической системе для своевременной коррекции ее функционирования, а также анализ факторов ее функционирования [2; 10; 11]. Руководитель управляемой социально-экономической системы должен регулярно оценивать уровень экономического благополучия населения, своевременно принимать меры для коррекции ситуации, усиления позитивных факторов (например, привлечение новых инвесторов, выполнение новых проектов), снижения влияния негативных факторов (например, борьба с криминальными структурами). Руководители более высокого уровня иерархии должны оценивать результаты управленческой деятельности руководства более низкого уровня иерархии, использовать их в системе управления карьерой подчиненных (например, успешный глава администрации города может в перспективе стать заместителем главы администрации региона).

В заключение считаем необходимым отметить, что авторами предложена новая модель оценки экономического благополучия населения. Безусловно, данная модель нуждается в уточнении (совершенствовании). Но очевидно, что статистические измерения, как составляющая социально-экономического мониторинга, должны быть избавлены от научно-методического примитивизма, а сам мониторинг должен быть многопараметрическим. Уход от примитивизма заключается, прежде всего, в отказе от традиционных статистических методов как морально устаревших и дискредитирующих идею статистических социально-экономических измерений.

Предложенная авторами модель оценки формализуема и реализуема на ЭВМ, т.е. адекватна современным информационным технологиям, которые, в свою очередь, открывают перед социально-экономическим управлением (мониторингом) принципиально новые возможности. Ведущей ролью в реализации систем мониторинга играют технологии баз данных и сетевые технологии (в сумме - технологии распределенных систем) для обеспечения сбора первичной мониторинговой информа-

ции, автоматизированного системно-когнитивного анализа, комплексной многопараметрической диагностики социально-экономических систем и их прогнозирования.

Анализ и обобщение результатов исследования позволили сделать следующие выводы:

1. Значимость такой метрологической задачи, как объективная (адекватная) оценка экономического благополучия населения, детерминирована актуальностью проблемы качества (уровня) жизни в целом и экономического благополучия населения в частности.

2. Применение «традиционных» математических (статистических) методов не позволяет производить адекватную оценку экономического благополучия населения. Авторами обосновано, что ведущими методами, применяемыми для решения данной метрологической задачи, должны быть метод каменистой осыпи и метод теории пределов.

3. Измерение (оценка) уровня экономического благополучия населения может и должна быть обязательной составляющей социально-экономического мониторинга как информационного механизма управления социально-экономическими системами. Социально-экономический мониторинг немыслим без получения больших объемов первичной однородной информации, поэтому ведущей информационной технологией, способствующей решению указанной задачи, может и должна быть технология баз данных.

Перспективы развития работы - обоснование решающих правил (термин искусственного «интеллекта») для диагностики общего уровня как качества жизни в целом, так и экономического благополучия населения в частности.

Список литературы

1. Басюк А.С., Лазько Л.В. Организационно-экономический механизм управления конкурентоспособностью региона и его совершенствование // Научные труды Кубанского гос. технологического ун-та. 2015. № 14. С. 123-129.

2. Брагина Э.Н. Направления совершенствования системы мониторинга и контроля социально-экономического развития региона // Общество: политика, экономика, право. 2016. № 6. С.68-70.

3. Виноградова Е.Ю., Андреева С.Л. Представление знаний в интеллектуальных системах

управления субъектом хозяйствования // Управленец. 2016. № 4 (62). С. 76-80.

4. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социальных системах: монография. Славянск-на-Кубани: Издательский центр КубГУ, 2012. 432 с.

5. Морозова Н.И., Боязитов Д.Р. Система оценки эффективности управления на основе критериев устойчивости развития региона // Теория и практика общественного развития. 2016. № 7. С. 46-51.

6. Попова О.Б., Сичинава Н.Т. Интеллектуальная система поддержки принятия решений, ведущая поисковые исследования // Научные труды Кубанского гос. технологического ун-та. 2016. № 1. С. 172-184.

7. Прохорова В.В., Гудкова А.Г., Гарникян В.П. Современные процессы трансформации региональных экономических систем // Научные труды Кубанского гос. технологического ун-та. 2015. № 14. С. 151-157.

8. Пьянкова С.Г. Перспективные направления социально-экономического развития монопрофильных муниципальных образований // Управленец. 2016. № 2 (60). С. 44-49.

9. Толстова Ю.Н., Воронина Н.Д. О необходимости расширения понятия социологического измерения // Социологические исследования. 2012. № 7. С. 67-77.

10. Федорова Н.П. Современные способы формирования мониторинговых показателей / Н.П. Федорова, Г.Е. Тюпенькова, Е.С. Киселева, Д.А. Романов, О.Н. Никулина // Научные труды Кубанского гос. технологического ун-та. 2015. № 11. С.266-292.

11.ХунаговР.Д., Шадже А.Ю., КукваЕ.С. Инновационное управление регионом в контексте укрепления российской идентичности // Социологические исследования. 2015. № 3. С. 127-132.

12. Baral G. Cost - Value - Profit Analysis and Target Costing with Fuzzy Logic Theory // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2016. Vol. 7. No 2. Р. 21-29.

13. Hoyo J.J.G., Madariaga C.J. The Debate on the Concept of Value: Interpretations from the Perspective of Economics and Social Anthropology // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2016. Vol. 7. No 2. Р. 11-20.

14. Katseli C., Pantazis V., Gounela K. Human Dignity during the Period of Economic and Social Crisis in Greece // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2016. Vol. 7. No 4. Р. 463-474.

ШАПОШНИКОВ Валерий Леонидович — кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой информационных технологий и математики. Краснодарский кооперативный институт (филиал) Российского университета кооперации. Россия. Краснодар. E-mail: [email protected].

ХОРОШУНКристина Вячеславовна — кандидат педагогических наук, доцент кафедры экономики и финансового менеджмента. Кубанский государственный технологический университет. Россия. Краснодар. E-mail: [email protected].

КИСЕЛЕВА Елена Сергеевна - кандидат технических наук, доцент кафедры физики. Кубанский государственный технологический университет. Россия. Краснодар. E-mail: [email protected].

SHAPOSHNIKOV, Valery Leonidovich - Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Head of the Department of Computer-aided Technologies and Mathematics. Krasnodar Cooperative Institute (branch) of the Russian University of Cooperation. Russia. Krasnodar. E-mail: [email protected].

HOROSHUN, Cristina Vyacheslavovna - Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Economics and Financial Management. Kuban State Technological University. Russia. Krasnodar. E-mail: [email protected].

KISELEVA Elena Sergeevna - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Physics. Kuban State Technological University. Russia. Krasnodar. E-mail: romanovs-s@ yandex.ru.

УДК 331.5.024.5

ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СИСТЕМЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ И ПРОСТРАНСТВА РЫНКА ТРУДА

Ф.И. Шарков, О.Ф. Киреева

Рассматриваются проблемы взаимодействия системы профессиональной подготовки и рынка труда. Пространство рынка труда представлено как разновидность социального пространства, которое структурируется в разрезе его основных элементов, отношений между ними и инфраструктуры, через профессионально-квалификационную структуру.

Процессы трансформации социально-трудовых отношений анализируются на примере рынка труда в Северной Америке, в некоторых странах Европы и Российской Федерации. Обобщен опыт первых лет организации профессионально-общественной аккредитации, призванной уменьшить разбалансированность спроса и предложений на рынке труда, которая вызывается, прежде всего, «неадекватной рыночному спросу» системой подготовки кадров.

Ключевые слова: рынок труда; пространство рынка труда; социально-трудовые отношения; дисбаланс рынка труда; модели интеграции рынков труда.

F.I. Sharkov, O.F. Kireeva. DOMESTIC AND FOREIGN EXPERIENCE OF INTERACTION OF PROFESSIONAL TRAINING AND THE LABOR MARKET SPACE SYSTEM

The problems of interaction between the vocational training system and the labor market are considered. The space of the labor market is presented as a kind of social space that is structured in the context of its basic elements, the relationships between them and the infrastructure, through a vocational qualification structure.

The processes of transformation of social and labor relations are analyzed on the example of the labor market in North America, in some countries of Europe and the Russian Federation. The experience of the first years of the organization of professional and public accreditation, designed to reduce imbalances and proposals in the labor market, caused, above all, by the "inadequate tariff assignment" of the training system is generalized.

Keywords: labour market; labour relations; the imbalance of the labor market; model of integration of labor markets.

Пространство рынка труда рассматривается авторами как разновидность социального пространства, поскольку различные его сегменты формируются в процессе развития обществен-

ных отношений. Социальное пространство в отличие от физического пространства определяется по взаимопроникновению расположенных определенным образом позиций социаль-