CC BY
10Е. А. Питухин, Д. М. Мороз
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОЕКТА ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗАДАНИЯ ПО ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ СИСТЕМЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ДЕФИЦИТА АБИТУРИЕНТОВ
Рассматриваются алгоритмы формирования проекта государственного задания по подготовке специалистов для обеспечения потребностей региональных экономик в кадрах требуемой квалификации в условиях возможной нехватки поступающих в образовательные организации профессионального образования. Предлагается решение задачи распределения потенциальных абитуриентов в условиях их дефицита по укрупненным группам специальностей на основе разработанной системы расстановки образовательных и экономических акцентов.
Ключевые слова: система профессионального образования; дефицит абитуриентов; потребность экономики в кадрах; формирование государственного задания; алгоритмы расчета; оптимизированные и контрольные цифры приема.
E. A. Pitukhin, D. M. Moroz
Development of methodology for forming state task project for the training of specialists for vocational education system in the context of lack of entrants
This article deals with the algorithms of formation of the state task project for the vocational education system for the training of specialists in order to provide necessary staff for regional economics in the context of lack of candidates. The article proposes solution of the problem of potential entrants' distribution in conditions of their shortage by means of subdividing them into groups of larger specialties based on the designed system of placing educational and economic emphases.
Keywords: the vocational education system; shortage of entrants; needs of the economy; formation of the state task; calculation algorithms; admission quotas.
1) 2007 г. Центром бюджетного мониторинга и Петрозаводского государственного университета с целью формирования проекта государственного задания по подготовке специалистов для системы профессионального образования была разработана макроэкономическая методика, основанная на принципе приведения в соответствие количественной и качественной структуры выпускников системы профессионального образования потребностям региональных экономик [3, 6]. Методика разработана по заданию Миноб-рнауки России в рамках выполнения поручения Президента Российской Федерации от 10.12.2005 г. № Пр-2065 и согласована с Минэкономразвития России (письмо № 19300-АП/Д04 от 10.12.2007 г.), Минздравсоцразвития России (письмо №№ 9379-ВС от 19.12.2007 г.) и Российским союзом промышленников и предпринимателей (письмо № 48/16-р от 25.12.2007 г.).
В соответствии с указанной методикой, на основе разности прогноза потребностей регио-
© Питухин Е. А., Мороз Д. М., 2014
нальных экономик в кадрах с различным уровнем профессионального образования и прогноза численности выпускников образовательных организаций составляются балансовые таблицы спроса и предложения на рынке труда. Балансовые таблицы являются основой для решения управленческой задачи: сколько и каких специалистов следует заблаговременно готовить, чтобы со временем устранить дисбаланс в кадровом вопросе. Таким образом, решается обратная задача управления образовательными потоками с целевой функцией подготовки нужного количества выпускников образовательных организаций к заданному году [7, 10].
Однако проект государственного задания по подготовке специалистов для системы профессионального образования, получаемый при решении обратной задачи, формируется без учета возможного ограничения на ресурс абитуриентов. Соответственно, в ситуации дефицита ресурсов потребности экономики в кадрах будут
удовлетворяться выпускниками образовательных организаций профессионального образования не в полном объеме, что приведет к так называемому «ручному управлению» — необходимости перераспределения полученных цифр приема на основе существующего опыта и представлений лиц, принимающих управленческие решения в области образования. Однако применение экспертного метода в подобных случаях может быть неэффективно в силу сложности и многофакторности поставленной задачи.
Для повышения эффективности принятия управленческих решений, в случае дефицита абитуриентов, авторами разработана методика, позволяющая формировать контрольные цифры приема на основе приоритетов системы профессионального образования или экономики региона. Благодаря данной методике ресурс абитуриентов распределяется в соответствии с потребностями в подготовке специалистов либо по приоритетным укрупненным группам специальностей и направлений подготовки (УГСН), либо по отраслям экономики, требующим первоочередного обеспечения кадрами с соответствующей квалификацией.
Ниже рассматриваются математические алгоритмы управления процессами выпуска из образовательных организаций профессионального образования и формирования проекта государственного задания по подготовке специалистов для системы профессионального образования в условиях дефицита абитуриентов.
Алгоритм расчета контрольных цифр приема в образовательные организации профессионального образования
Для решения задачи формирования проекта государственного задания по подготовке специалистов для системы профессионального образования авторами предлагается алгоритм, концептуальная схема которого представлена на рис. 1.
В соответствии с данной схемой алгоритма, по последнему состоявшемуся в ретроспективный период приему в образовательные организации профессионального образования с помощью коэффициентов «отсева» определяется численность выпускников в разрезе УГСН. Полученные выпуски сравниваются с ежегодной дополнительной потребностью (ЕДП) экономи-
Рис. 1. Концептуальная схема алгоритма расчета контрольных цифр приема абитуриентов
по критерию «потребности экономики»
ки в кадрах к концу периода прогнозирования. Дополнительная потребность — ежегодный необходимый прирост численности имеющихся трудовых ресурсов, требуемый для обеспечения заданных темпов развития экономики региона [4]. Таким образом определяется, как должны изменяться выпуски системы профессионального образования, чтобы обеспечить баланс спроса и предложения на рынке труда.
На основе рассчитанной численности выпускников, покрывающей дополнительную потребность, через повышающие коэффициенты находятся соответствующие требуемые цифры приема в образовательные организации профессионального образования. Данные показатели являются оптимальными в том случае, если ресурса абитуриентов хватает для их покрытия.
В случае дефицита абитуриентов структуру приема в образовательные организации по УГСН предлагается формировать на основе выбора главного критерия, отдавая предпочтение одному из двух противоположных подходов, в зависимости от расставленных акцентов:
— при социальном акценте, с целью сохранения важных, с социальной точки зрения, образовательных специальностей, следует использовать алгоритм формирования оптимизированных цифр приема на основе образовательных приоритетов;
— при экономическом акценте, с целью сохранения ведущих отраслей экономики региона, следует использовать алгоритм формирования оптимизированных цифр приема на основе приоритетов экономики.
На последнем этапе формируется проект контрольных цифр приема. Они рассчитываются как часть от оптимизированных цифр приема, равная доле приемов на бюджетные места в общей численности дневных приемов в ретроспективный период.
Формализация алгоритма расчета оптимизированных цифр приема в образовательные организации профессионального образования на основе образовательных приоритетов
При решении задачи оптимального распределения выпускников по УГСН в условиях дефицита абитуриентов с учетом образовательных приоритетов все УГСН разделяются на три категории:
1. Приоритетные группы специальностей, по которым ведется подготовка.
2. Остальные группы специальностей, по которым ведется подготовка.
3. Группы специальностей, по которым не ведется подготовка.
Для первой категории при расчете приемов в образовательные организации по востребованным группам специальностей ставится задача получить максимум соответствия ЕДП экономики в профессиональных кадрах выпускам системы профессионального образования по отношению к последнему году горизонта планирования. При этом корректировка потоков выпусков из образовательных организаций должна проводиться плавно, для чего выбирается «нереволюционный», линейный путь изменения структуры выпусков.
ЕДП экономики в профессиональных кадрах трех уровней образования в разрезе к=1,28 УГСН обозначается следующим образом: N - — дополнительная потребность в специалистах к-й группы специальностей с уровнем образования Е в £-м году; здесь и далее Е е {V, 5, N1 — уровень образования, где V, 5, N — высшее, среднее и начальное профессиональное образование соответственно.
Так как выпуск из образовательных учреждений профессионального образования по специальностям, приемы на которые уже состоялись, предопределен, то множество выпусков, которые поддаются реальной возможности управления, задается в виде:
СДк, £) ТЕ | > £ е (£ 1т + £ т Е, £ ; р) —численность выпускников к-й группы специальностей с уровнем образования Е в £-м году,
где £г — конец ретроспективного периода, £р — конец периода прогнозирования, £Е О {2, 4, 5, 6} — срок обучения в образовательных организациях для соответствующих уровней образования.
С одной стороны, имеются краевые условия в виде ЕДП экономики в кадрах на последний год прогнозирования, с другой — последние выпуски, на которые уже нельзя повлиять. Принимая во внимание социально-административное ограничение, которое заставляет изменять уровни приемов в образовательные организации по линейному закону, требуемая численность выпускников к-й группы специальностей с уровнем образования Е в £-м году определяется выражением
Git = Gt- + «- Gttr).
Значения множества приемов в образовательные организации профессионального образования
по УГСН, требуемых для достижения рассчитанных значений выпусков, определяются с помощью статистически установившихся по ним в ретроспективный период коэффициентов «отсева»:
A , (k, t)TE = (G, (k, t + tTE) / [(KO)] >
t e (t; r, p — tTE] — численность приема по k-й группе специальностей с уровнем образования E в t-м году,
где KOf — коэффициенты «отсева» для k-й группы специальностей с уровнем образования E.
Для расчета приемов в образовательные организации по группам специальностей, отнесенным ко второй категории, остаток ресурса потенциальных абитуриентов для уровня образования E в t-м году после их распределения по востребованным УГСН записывается в виде:
RSE = SE -X AE t
к
где Sf — исходный ресурс потенциальных абитуриентов, имеющих возможность поступать в образовательные организации, ведущие подготовку по уровню образования E в t-м году.
Остаток ресурса абитуриентов распределяется по группам специальностей с подготовкой из второй категории в соответствии со структурой ЕДП. В итоге получается множество приемов в образовательные организации, максимально покрывающих дополнительную потребность экономики в кадрах:
АДк, t) т E = (N;(k, t) T E) / (N t T E) [(RS)]
;t T E) | > t e (t ^ r, t ; p — t T E] — численность приема по k-й группе специальностей в образовательные организации, ведущие подготовку по уровню образования E, в t-м году,
где N^ — суммарная потребность в выпускниках всех групп специальностей с уровнем образования E в t-м году.
Третья категория групп специальностей используется для того, чтобы исключить из дальнейшего расчета те группы специальностей, по которым не ведется подготовка специалистов или планируется прекращение приема. В условиях нехватки абитуриентов данные УГСН в результате расчетов будут иметь нулевые цифры приемов.
Формализация алгоритма расчета оптимизированных цифр приема в образовательные организации профессионального образования на основе приоритетов экономики
При формировании цифр приема в образовательные организации профессионального образования с учетом приоритетов по внешнеэкономической деятельности (ВЭД) для проведения расчета используется матрица профессионально-квалификационного соответствия [1, 2]. Строки этой матрицы соответствуют ВЭД, а столбцы — УГСН. Данная матрица является нормативной и уникальной для каждого уровня образования: каждый ее элемент те к соответствует процентной доле специалистов соответствующего уровня образования к-й группы специальностей, которые традиционно привлекаются к работе в данном виде деятельности е:
М Е = (те,к )е = Г28, к=Г28 — матрица пр°фес-сионально-квалификационного соответствия для
уровня образования Е.
В соответствии с алгоритмом все ВЭД разделяются на две категории:
1. Приоритетные виды деятельности, требующие первоочередного обеспечения кадрами с соответствующей квалификацией.
2. Остальные виды деятельности.
Пусть □ ЕДП экономики в специалистах с уровнем образования Е для востребованных видов деятельности е в г-м году.
Строки матрицы МЕ умножаются на вектор, описывающий структуру потребности по приоритетным видам деятельности. В результате сложения строк получается структура выпуска по УГСН:
Е, Nf¡ Е
^ = X ("¡ГтЕ" т<а) — доля выпускников к-й
е,к N г
группы успециальностей от общего числа выпускников образовательных организаций, ведущих подготовку по уровню образования Е, в г-м году.
Значения множества приемов в образовательные организации профессионального образования по УГСН рассчитываются с помощью коэффициентов «отсева»:
\ е _ Ам+гЕ ^Е
лк г - —^ТТЕ— — требуемая численность КО к
приема по к-й группе специальностей в образовательные организации, ведущие подготовку по уровню образования Е, в г-м году,
где КО^: — коэффициенты отсева для к-й группы специальностей уровня образования Е.
Окончательные цифры приема в образовательные организации профессионального образования получаются на основе масштабирования требуемой численности приемов с учетом ресурса абитуриентов:
АДк, £) т Е = (АДк, £) т Е) / (А;£ т Е)^£ т Е | > £ е (£^г, £;р — £ т Е] — численность приема по к-й группе специальности в образовательные организации, ведущие подготовку по уровню образования Е, в £-м году,
где А — требуемая численность абитуриентов по всем группам специальностей уровня образования Е в £-м году для покрытия потребностей экономики в кадрах.
Формализация алгоритма формирования
проекта государственного задания по подготовке специалистов для системы профессионального образования
Значения приемов в образовательные организации профессионального образования, рассчитанные с помощью рассмотренных ранее алгоритмов, относятся к студентам дневной формы обучения, обучающимся как за счет средств бюджета, так и за счет полного возмещения затрат. Контрольные цифры приема составляют только часть от оптимизированных цифр приема на дневную форму обучения. Эта часть соответствует выделенному бюджетному финансированию для студентов дневной формы обучения.
Доля приема студентов на места с бюджетным финансированием от общей численности приема студентов на дневную форму обучения обозначается следующим образом:
— доля приема по к-й группе специальностей на бюджетные места в образовательные организации, ведущие подготовку по уровню образования Е в £-м году.
Тогда множество значений коффициентов
иЕ
кку( в прогнозном периоде определяется с помощью линейного уравнения:
= К* + . _[ (Кар ~ ) — коэффициент для к-й группы специальности уровня образования Е в £-м году.
С учетом полученных коэффициентов формируются предложения по государственному заданию по подготовке специалистов для системы профессионального образования:
[(С2)] Дк, £) т Е = к , (к, £) т Е • А1 (к, £) т Е | > £ е (£ г, £;р — £ т Е] — проект контрольных цифр приема по к-й группе специальностей в образовательные организации, ведущие подготовку по уровню образования Е, в £-м году.
На данном этапе математическую модель формирования проекта контрольных цифр приема специалистов по УГСН, с учетом ограничения на ресурс потенциальных абитуриентов и возможных образовательных приоритетов или приоритетов экономики, можно считать формализованной.
Апробация разработанных алгоритмов расчета оптимизированных и контрольных цифр приема в образовательные организации профессионального образования
Результаты применения предложенных алгоритмов для расчета оптимизированных и контрольных цифр приема в образовательные организации высшего образования рассматриваются на примере пилотного региона Российской Федерации, где наблюдается дефицит абитуриентов.
В прогнозный период до 2020 г. распределение потенциальных абитуриентов по УГСН образовательных организаций профессионального образования рассматривается в рамках трех сценариев:
• Сценарий 1 — распределение имеющихся абитуриентов по УГСН без выделения приоритетных групп специальностей или ВЭД.
• Сценарий 2 — распределение имеющихся абитуриентов с учетом образовательных приоритетов. В качестве приоритетных выбраны группы специальностей 050000 «Образование и педагогика» и 060000 «Здравоохранение».
• Сценарий 3 — распределение имеющихся абитуриентов с учетом приоритетов экономики. В качестве приоритетных выбраны ВЭД «М — Образование» и «Ы — Здравоохранение и предоставление социальных услуг».
В табл. 1 представлена сводная информация по объему прогнозной численности абитуриентов и их распределению по уровням профессионального образования с 2013 по 2020 г. Требуемые показатели приема абитуриентов в образовательные организации профессионального образования должны покрывать ЕДП экономики в кадрах. Под прогнозным ресурсом абитуриентов понимается численность потенциально возможных абитуриентов для каждого уровня образования. Например, для высшего
образования прогнозная численность абитуриентов определяется исходя из численности выпускников 11-х классов школ (учитываются как выпускники текущего года, так и прошлых лет) [5], выпускников образовательных организаций профессионального образования, переходящих на вышестоящий уровень образования, а также получающих дополнительное высшее образование [8]. Сальдо — разность между имеющимся ресурсом абитуриентов и требуемой численностью абитуриентов.
Как видно из табл. 1, требуемая численность абитуриентов для образовательных организаций высшего образования превышает прогнозную численность абитуриентов в период с 2013 по 2015 г. В 2015 г. ресурс составляет 1350 человек, что ниже значения оптимального приема в 2,25 раза.
Проекты приема (на основе оптимизированных цифр) в образовательные организации высшего образования пилотного региона Российской Федерации в разрезе 28 УГСН с 2013 по 2015 г., рассчитанные в рамках трех сценариев, представлены в табл. 2. В качестве фактических значений приемов в образовательные организации высшего образования используются данные официальной статистики [9].
Из табл. 2 видно, что по некоторым УГСН не ведется подготовка в образовательных организациях высшего образования выбранного региона, хотя экономике региона требуются специалисты данных групп специальностей. Поэтому предлагается часть абитуриентов из имеющегося ресурса направить, например, в соседние регионы, где они смогут получить соответствующее образование.
На основании оптимизированных цифр приема, полученных в рамках трех сценариев, рассчитан баланс ежегодной дополнительной потребности экономики пилотного региона и объема подготовки специалистов с высшим образованием в разрезе ВЭД (рис. 2).
Из рис. 2 видно, что перераспределение выпускников в соответствии со сценариями влияет на величину дисбаланса спроса и предложения на рынке труда в 2020 г.
В соответствии с первым сценарием, при распределении ресурса абитуриентов по УГСН без выделения приоритетных групп специальностей или ВЭД дополнительная потребность экономики по виду деятельности «М — Образование» может быть покрыта выпускниками системы профессионального образования на 53,6 %, по виду деятельности «Ы — Здравоохранения и предоставление социальных услуг» — на 36,5 %.
При распределении имеющихся абитуриентов с учетом образовательных приоритетов по второму сценарию возможно покрытие дополнительной потребности по виду деятельности «М — Образование» на 61,2 % и виду деятельности «Ы — Здравоохранения и предоставление социальных услуг» — на 71,8 %, ас учетом приоритетов экономики по третьему сценарию — на 80,4 % и 79,4 % соответственно.
Окончательный проект государственного задания для системы высшего образования пилотного региона Российской Федерации по подготовке специалистов для обеспечения потребностей экономики субъекта в рамках трех сценариев представлен в табл. 3.
Габлм^а 1
Распределение объема ресурса абитуриентов по уровням профессионального образования
Показатель Уровень образовния 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Требуемая впо 1950 2490 3035 — — — — —
численность спо 2175 2420 2660 2900 3135 — — —
абитуриентов нпо 2375 2410 2445 2480 2520 2555 — —
Итого 6505 7325 8140 — — — — —
Прогнозный впо 1480 1400 1350 1305 1295 1305 1365 1430
ресурс спо 2115 2025 2060 2065 2165 2265 2315 2320
абитуриентов нпо 1930 1890 1910 1940 2030 2155 2195 2185
Итого 5525 5315 5325 5315 5490 5725 5875 5930
впо -470 -1090 -1685 _ _ — — —
спо -60 -395 -600 -835 -970 — — —
нпо -445 -520 -535 -540 -490 -400 — —
Итого -980 -2010 -2815 — — — — —
Проект приема на дневную форму обучения в образовательные организации высшего образования с 2013 по 2015 г.
Фактический Прогноз Требуемые цифры Оптимизированные цифры приема, всего
УГСН прием, всего ЕДП эконо- приема, всего Сценарий 1 Сценарий 2 Сценари й 3
2011 2012 мики на 2020 г. 2013 2014 2015 2013 2014 2015 2013 2014 2015 2013 2014 2015
010000 - Физико-математические науки 0 0 100 50 95 145 25 45 65 15 30 45 30 55 80
020000 - Естественные науки 47 52 115 80 105 135 60 60 60 50 45 40 75 95 110
030000 - Гуманитарные науки 216 206 175 215 220 225 180 140 100 170 115 70 195 160 135
040000 - Социальные науки 73 34 40 45 55 60 35 30 30 30 25 20 45 45 50
050000 - Образование и педагогика 285 276 265 305 330 360 255 205 160 325 340 360 345 375 410
060000 - Здравоохранение 69 64 120 125 185 245 85 95 110 135 190 245 140 200 265
070000 - Культура и искусство 25 22 55 45 65 85 30 35 35 25 25 25 25 30 30
080000 - Экономика и управление 214 287 225 305 320 335 255 200 150 240 170 105 225 145 65
090000 - Информационная безопасность 0 0 40 30 65 95 15 30 45 10 20 30 15 30 40
100000 - Сфера обслуживания 32 20 30 25 30 30 20 15 15 20 15 10 15 10 5
110000 - Сельское и рыбное хозяйство 58 53 60 65 75 85 50 45 35 45 35 25 35 20 0
120000 - Геодезия и землеустройство 0 0 25 10 25 35 5 10 15 5 5 10 0 0 0
130000 - полезных Геология, разведка и разработка ископаемых 0 0 60 30 55 85 15 25 35 10 15 25 5 5 10
140000 — Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника 92 77 100 115 150 190 85 85 85 75 65 60 60 40 20
150000 — Металлургия, машиностроение и металлообработка 44 32 55 45 55 65 35 30 30 30 25 20 20 10 0
160000 - техника Авиационная и ракетно-космическая 0 0 20 10 20 30 5 10 15 5 5 10 0 0 0
170000 - Оружие и системы вооружения 0 0 10 5 10 15 0 5 5 0 5 5 0 0 0
180000 - Морская техника 0 0 20 10 20 30 5 10 15 5 5 10 0 0 0
190000 - Транспортные средства 33 27 65 45 65 85 35 35 40 30 25 25 25 15 10
200000 - Приборостроение и оптотехника 0 0 30 15 30 45 5 15 20 5 10 15 5 10 15
210000 - и связь Электронная техника, радиотехника 0 0 40 20 40 60 10 15 25 5 10 20 5 5 10
220000 - Автоматика и управление 0 0 80 35 75 110 15 35 50 10 25 35 5 10 15
230000 - техника Информатика и вычислительная 120 150 105 155 155 160 130 100 70 125 85 50 110 60 15
240000 - Химическая техника и биотехнологии 0 0 35 20 35 55 10 15 25 5 10 15 5 10 15
m >
s
4
<
X
5 X
о тз о
w
0
о тз г
S
тз о и
ш
X S CD S
тз о
(D *
н
ш
о
-I
о ч
о и
т; (D
CD ■С S
ш
S
о ч о и
Окончание табл. 2 ¡в ы
Фактический Прогноз Требуемые цифры Оптимизированные цифры приема, всего
УГСН прием, всего ЕДП эконо- приема, всего Сценарий 1 Сценарий 2 Сценари й 3
2011 2012 мики на 2020 г. 2013 2014 2015 2013 2014 2015 2013 2014 2015 2013 2014 2015
250000 — Воспроизводство и переработка лесных ресурсов 0 0 15 5 15 20 5 5 10 0 5 5 5 5 10
260000 — Технология продовольственных товаров и потребительских продуктов 0 0 30 15 30 40 5 10 20 5 10 15 0 0 5
270000 — Строительство и архитектура 94 82 85 105 125 145 80 70 65 75 60 45 65 40 15
280000 — Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды 30 27 45 40 50 60 30 30 25 25 20 20 25 15 10
Итого по всем УГС 1432 1409 2050 1950 2490 3035 1480 1400 1350 1480 1400 1350 1480 1400 1350
5 СО 450 ЙСО 350 300 250 2С0 150 100 50 О
кь
кк къ
Р С Н I J
Виды экономической деятельности
М
д
к
□ Потребность экономики а кадрах
□ Распределение выпускников, сценарий 2
13 Распределение выпускников, сценарий 1 □ Распределение выпускников, сценарий 3
Рис. 2. Баланс ЕДП и объема подготовки специалистов на 2020 г.
Проект государственного задания по приему на дневную бюджетную форму обучения в образовательные организации высшего образования, сформированный на основе прогнозных ежегодных дополнительных потребностей экономики
в квалифицированных кадрах
Фактический Контрольные цифры приема
УГСН прием Сценарш" 1 Сценарий 2 Сценарий 3
2011 2012 2013 2014 2015 2013 2014 2015 2013 2014 2015
010000 — Физико-математические науки 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
020000 — Естественные науки 38 40 45 45 45 40 35 30 60 70 85
030000 - Гуманитарные науки 133 147 130 100 70 120 85 50 140 115 95
040000 - Социальные науки 37 20 20 20 15 20 15 10 25 25 30
050000 - Образование и педагогика 228 225 205 165 130 265 275 290 280 305 335
060000 — Здравоохранение 45 40 50 60 70 85 120 155 90 125 165
070000 - Культура и искусство 25 22 30 35 35 25 25 25 25 30 30
080000 — Экономика и управление 67 65 60 45 35 55 40 25 50 30 15
090000 - Информационная безопасность 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
100000 - Сфера обслуживания 20 10 10 10 5 10 5 5 10 5 5
110000 - Сельское и рыбное хозяйство 50 50 50 40 35 45 35 25 35 15 0
120000 - Геодезия и землеустройство 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
130000 - Геология, разведка и разработка полезных ископаемых 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
140000 - Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника 65 65 70 70 70 65 55 50 50 35 20
150000 - Металлургия, машиностроение и металлообработка 40 30 30 30 30 30 25 20 20 10 0
160000 - Авиационная и ракетно-космическая техника 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
170000 - Оружие и системы вооружения 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
180000 - Морская техника 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
190000 - Транспортные средства 30 25 30 30 35 25 25 25 20 15 10
200000 - Приборостроение и оптотехника 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
210000 - Электронная техника, радиотехника и связь 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
220000 - Автоматика и управление 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
230000 — Информатика и вычислительная техника 115 133 115 90 65 110 75 45 100 55 15
240000 — Химическая техника и биотехнологии 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
250000 - Воспроизводство и переработка лесных ресурсов 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
260000 - Технология продовольственных товаров и потребительских
продуктов 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
270000 - Строительство и архитектура 65 70 70 60 55 65 50 40 55 35 15
280000 - Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды 25 25 25 25 25 25 20 15 20 15 10
Итого по всем УГС 983 967 945 825 720 975 875 810 980 895 830
т >
ч
<
X X
О ТЗ
о
ы
0
о
ТЗ
г
ТЗ
о [И
ш
X
ф
3
ТЗ
о ф
*
4
ш
о
-I
о ч
о [И
т; ф
ф
■С
ш
о ч
о [И
00 (О
Выводы
Предложена методика формирования проекта государственного задания по подготовке специалистов в системе профессионального образования для обеспечения потребностей региональных экономик кадрами требуемой квалификации в условиях дефицита абитуриентов.
Представленные в методике алгоритмы позволяют решать задачу распределения потенциального ресурса абитуриентов в разрезе УГСН для своевременной подготовки специалистов в условиях нехватки абитуриентов. При этом могут учитываться либо образовательные приоритеты с целью сохранения важных, с социальной точки зрения, образовательных специальностей, либо приоритеты экономики с целью сохранения ведущих отраслей экономики региона, требующих первоочередного обеспечения кадрами с соответствующей квалификацией.
Проведение по предлагаемой методике расчета условных цифр приема абитуриентов для субъектов Российской Федерации будет способствовать устойчивому снижению дисбаланса между спросом на рабочую силу и предложением специалистов системой профессионального образования по выбранным в качестве приоритетных УГСН и ВЭД к концу периода прогнозирования.
1. Васильев В. Н., Гуртов В. А., Питухин Е. А. и др. Рынок труда и рынок образовательных услуг в субъектах Российской Федерации. М. : Техносфера, 2006. 669 с.
2. Гуртов В. А., Серова Л. М. Матрицы профессионального квалификационного соответствия «27 ВЭД-28 УГС» // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России : сб. докл. по материалам Четвертой Всерос. науч.-практ. интернет-конф. (31 окт. — 1 нояб. 2007 г.). Кн. 1. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2007. С. 142-150.
3. Гуртов В. А., Питухин Е. А., Серова Л. М. Моделирование потребностей экономики в кадрах с профессиональным образованием // Проблемы прогнозирования. 2007. № 6. С. 91-107.
4. Гуртов В. А., Питухин Е. А., Потупалова Л. М. Методика формирования контрольных цифр приема студентов в учреждения профессионального образования на основе анализа спроса и предложения на рынке труда // Обозрение прикладной и промышленной математики (М.). 2006. Т. 13, ч. 2. С. 299-302.
5. Гуртов В. А., Яковлева А. А. Прогнозирование численности выпускников школ 9-х и 11-х классов // Университетское управление: практика и анализ. 2010. № 3. С. 64-70.
6. Макроэкономическая методика прогнозирования потребностей (спроса) экономики в квалифицированных кадрах и формирование на этой основе контрольных цифр приема для системы профессионального образования [Электронный ресурс]. URL: http:// labourmarket.ru/Pages/metodika (дата обращения: 20.06.2013).
7. Питухин Е. А., Гуртов В. А. Математическое моделирование динамических процессов в системе «экономика — рынок труда — профессиональное образование». СПб. : Изд-во СПбГУ, 2006. 346 с.
8. Питухин Е. А., Семенов А. А. Прогнозирование приемов, выпусков и численности студентов // Проблемы прогнозирования. 2012. № 2. С. 74-88.
9. Российский статистический ежегодник. 2013 : стат. сб. М. : Росстат, 2013. 717 с.
10. Сигова С. В. Повышение сбалансированности российского рынка труда // Социальная политика и социальное партнерство. 2010. № 5. С. 24-31.
