CC BY
41
(сс)]
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ СТАТЬЯ
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-3-11 УДК 332.145
И. А. Коршунова), Н. Н. Ширковаб), Н. С. Завиваевв)
а б) Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Российская Федерация в) Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино, Российская Федерация
а) https://orcid.org/0000-0003-0706-0308, e-mail:ikol-shunov@hse.ш
б) https://orcid.org/0000-0002-4040-024X
в) https://orcid.org/0000-0002-6654-6685
Вклад высококвалифицированных работников в развитие экономики регионов1
Все более важным фактором развития современной экономики становятся знания и навыки работников, сосредоточенные в человеческом капитале. Проблему представляет отсутствие теоретико-методологического подхода к определению наиболее значимых для высокопроизводительного развития отраслей навыков работников. В этой связи авторы рассматривают компоненты запроса региональных работодателей на навыки работников, взаимосвязанные с увеличением экономических показателей функционирования отраслей в субъектах Российской Федерации. В ходе исследования с использованием семантического контент-анализа баз данных вакансий о работе проводится сравнение востребованных в регионах навыков работников с прогнозными показателями. Выявлено, что состав запрашиваемых работодателями компетенций не зависит от субъекта Российской Федерации и устойчив в конкретной профессиональной отрасли. Структура запросов работодателей на навыки и компетенции работников сопоставляется со структурой отраслевой валовой добавленной стоимости. В ходе исследования обнаружено, что рост запроса только на высококвалифицированные навыки работников в субъектах Российской Федерации взаимосвязан с увеличением валовой добавленной стоимости в соответствующих отраслях. На примере транспортной отрасли показывается, что удельный вес валовой добавленной стоимости в расчете на одного занятого в разрезе субъектов Российской Федерации линейно коррелирует с территориальной потребностью работодателей в высококвалифицированных навыках. Предлагаемая в работе методология определения востребованных высококвалифицированных навыков и компетенций работников может быть рекомендована как образовательным организациям для обеспечения целенаправленной подготовки и профессиональной переподготовки специалистов, так и работодателям и экспертам, формирующим среднесрочные и долгосрочные прогнозы социально-экономического развития субъектов Российской Федерации.
Ключевые слова: рынок труда, региональный аспект, навыки работников, высококвалифицированные навыки, профиль компетенций, вакансии работодателей, непрерывное образование, семантический анализ, валовая добавленная стоимость, базы данных о работе, рекрутинг
Благодарность
Статья подготовлена в рамках гранта, предоставленного Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (№ соглашения о предоставлении гранта: 075-15-2020-928).
Для цитирования: Коршунов И. А., Ширкова Н. Н., Завиваев Н. С. Вклад высококвалифированных работников в развитие экономики регионов // Экономика региона. 2021. Т. 17, вып. 3. С. 873-887. https://doi.org/10.17059/ekon.reg. 2021-3-11.
1 © Коршунов И. А., Ширкова Н. Н., Завиваев Н. С. Текст. 2021.
RESEARCH ARTICLE
Ilya A. Korshunova), Natalia N. Shirkovab), Nikolay S. Zavivaevc)
a b) National Research University "Higher School of Economics", Moscow, Russian Federation, c) Nizhny Novgorod State Engineering and Economic University, Knyaginino, Russian Federation s) https://orcid.org/0000-0003-0706-0308, e-mail: [email protected]
b) https://orcid.org/0000-0002-4040-024X
c) https://orcid.org/0000-0002-6654-6685
Contribution of Highly Qualified Employees to Regional Economy
Knowledge and skills concentrated in human capital are increasingly important factors of economic development. However, there is a lack of a methodology for determining, which skills are necessary for the efficient industrial development. To this end, we examine skill requirements of regional employers potentially leading to an increase in economic indicators. Skills in demand were compared with predicted indicators based on a semantic content analysis of vacancy databases in various regions of the Russian Federation. It was revealed that the list of demanded competencies depends not on a geographical aspect but on a specific profession. An analysis of the obtained data demonstrated that the growth in demand for highly qualified employees in the Russian Federation is correlated with an increase in gross value added of relevant industries. A linear correlation between gross value added per employee and the need for skilled specialists was demonstrated on the example of the transport sector. The proposed methodology can be used by educational organisations for targeted training of specialists, as well as by employers and experts for forecasting medium- and long-term socio-economic development of Russian regions.
Keywords: labour market, employee skills, high skills, profile of competencies, regional aspect, lifelong learning, semantic analysis, gross value added, vacancy databases, recruiting
Acknowledgments
The article was prepared in the framework of a research grant funded by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (grant ID: 075-15-2020-928).
For citation: Korshunov, I. A., Shirkova, N. N. & Zavivaev, N. S. (2021). Contribution of Highly Qualified Employees to Regional Economy. Ekonomika regiona [Economy of region], 17(3), 873-887, https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-3-11.
Введение
Повсеместным явлением мировой хозяйственной системы становится переход от сырьевой экономики к экономике знаний [1, 2]. Ключевой фактор ее развития — знания и навыки, сосредоточенные в человеческом капитале, и среда, в которой этот капитал применяется [3, 4].
Эксперты отмечают, что качественный уровень трудовых ресурсов и подготовки специалистов в профессиональных образовательных организациях и вузах существенно уступает требованиям, предъявляемым на рынке труда [5]. Однако рынок основных образовательных программ объективно не готов ситуативно реагировать на качественные изменения спроса на рабочую силу в связи с отсутствием оперативной информации о текущем состоянии регионального рынка труда, а также быстрым устареванием навыков и компетенций работников, обновление которых достигается в результате дополнительного профессионального образования [6]. Навыки девальвируются в среднем за 2-4 года [7, 8]. Вместе с тем, согласно данным Росстата, уровень участия
взрослого населения России в возрасте от 25 до 64 лет в дополнительном профессиональном образовании почти не растет и остается на уровне 25 %, что все еще в три раза ниже, чем в странах ОЭСР и ЕС'.
Отсутствие перечня компетенций, востребованных в настоящий момент и перспективных в будущем, приводит к тому, что при разработке и реализации дополнительных профессиональных образовательных программ образовательные институты не ориентируются в полной мере на текущие запросы заказчиков программ из реального сектора экономики [9]. Это делает актуальной задачу настоящего исследования, направленного на разработку практического подхода в определении спроса на навыки работников в зависимости от структуры экономики в субъектах Российской Федерации.
Гипотеза настоящего исследования заключается в том, что запрос на высококвалифицированные навыки работников взаимосвя-
1 Россия в цифрах. 2018: Краткий стат. сб. / Росстат. M., 2018. 522 с.
зан с величиной валовой добавленной стоимости отрасли в конкретном субъекте Российской Федерации. В случае подтверждения гипотезы анализ совокупности открытых вакансий работодателей на заявляемые навыки работников в сочетании с данными об экономическом состоянии отрасли в регионах может быть использован для формирования заказа на их обучение и переобучение.
Подходы к определению востребованных навыков работников на рынке труда
Для оценивания возможностей развития навыков населения, их приобретения и использования на рабочем месте в странах ОЭСР активно реализуется стратегия формирования и развития навыков (OECD Skills Strategy)'. Ее основная задача сфокусирована на разработке рекомендаций странам по обновлению гражданами своих профессиональных компетенций, необходимых на рынке труда, и дальнейшему эффективному использованию полученных навыков2. Стратегия учитывает комплекс факторов и данных, связанных с экономическим ростом государства и повышением социального благополучия граждан за счет обучения. На основе анализа инвестиционного потенциала, трендов экономического развития, системы образования, состояния рынка труда (уровень и численность занятого населения, уровень доходов, количество занятых в отрасли, уровень безработицы в стране) эксперты ОЭСР совместно со специалистами стран делают выводы о наиболее востребованных компетенциях работников в региональном разрезе и определяют возможности их приобретения3.
В настоящее время для определения и выявления востребованных навыков и компетенций работников все чаще используются цифровые сервисы поиска работы [10, 11]. Они получили широкое распространение в современном рекрутинге и применяются менеджерами по персоналу даже тогда, когда у предприятий
1 OECD National Skills Strategies. URL: http://www.oecd.org/ skills/nationalskillsstrategies/buildingeffectiveskillsstrategiesa tnationalandlocallevels.htm (дата обращения: 20.07.2021 г).
2 OECD (2015), OECD Skills Outlook 2015: Youth, Skills and Employability, OECD Publishing. http://dx.doi. org/10.1787/9789264234178-en.
3 В настоящее время национальные Стратегии развития навыков разработаны в Австрии, Бельгии, Италии, Корее, Мексике, Нидерландах, Норвегии, Перу, Португалии, Словении, Польше, Испании, Словакии. OECD Skills Strategy URL: http://www.oecd.org/skills/nationalskillsstrategies/build ingeffectiveskillsstrategiesatnationalandlocallevels.htm (дата обращения: 20.07.2021 г).
выстроены связи с образовательными организациями или информация о вакансии распространяется внутри профессиональной среды, закрытого сообщества [12].
Первые работы по семантическому анализу вакансий были направлены на выявление отличий запросов работодателей от принятых стандартов подготовки специалистов в системе высшего образования [13]. Исследование, проведенное в Финляндии, позволило составить профиль идеального сотрудника и использовать его для обновления и изменения учебных программ для студентов [14]. Было выявлено, что работодатели, вне зависимости от отрасли, делают в своем запросе акцент на группе над-профессиональных навыков, включающих в себя лидерство, активность, целеустремленность, умение работать в коллективе [15], доучивая при этом узким профессиональным навыкам в ходе корпоративного обучения. В 2009 г. в Австралии было проведено контент-исследование вакансий, которое базировалось на изучении навыков, требуемых для людей без опыта работы, выпускников вузов. Был разработан перечень таких навыков и компетенций работников в порядке их востребованности со стороны работодателей. При этом наиболее востребованными являются знание английского языка (уровень IELTS), владение HTML, CSS и JavaScript, контроль наполнения и SEO-оптимизации сайтов, а также ответственность, активность, креативность, умение работать в команде, развитый эмоциональный интеллект, критическое мышление [16].
Исследование, проведенное Н. А. Шматко по российским и зарубежным открытым базам данных о работе, в сочетании с глубинными интервью российских работодателей, показало, что в целом российские вакансии описываются не так подробно, как зарубежные [17]. В российском сегменте базы №adHunter существует множество вакансий, где основными пунктами являются наличие высшего образования, владение компьютером на приемлемом уровне, языковые навыки и навыки коммуникации (умение вести переговоры). Н. А. Шматко отмечает, что в вакансиях, размещенных на зарубежном сайте Indeed.com, к соискателям представляется также весьма детализированный круг владения профессиональными навыками, чего не наблюдается в российских вакансиях [18].
Сравнительный контент-анализ вакансий разных стран (США, Российская Федерация и Республика Казахстан) и выделение востребованных навыков работников на примере сель-
скохозяйственной отрасли показал что с повышением уровня развития отрасли изменяется запрос на овладение работниками более высокотехнологическими навыками и компетенциями [19]. Именно они и расширяют описание вакансий в технологически более развитых странах.
Аналитическая компания Burning Glass Technologies1 (США) в режиме реального времени представляет данные о состоянии рынка рабочей силы путем семантического анализа имеющихся вакансий. Данные о почти 3,4 млн вакансий собираются путем ежедневного сканирования интернета с помощью ботов, которые ищут объявления на досках объявлений, на корпоративных сайтах и социальных сетях, где размещаются актуальные объявления о вакансиях. Еще одной программой, анализирующей открытые вакансии в настоящее время, является Skills-OVATE2. Сбор базы данных осуществляется из наиболее актуальных онлайн-порталов вакансий (включая частные порталы, сайты государственных служб занятости, агентств по трудоустройству, онлайн-газет, социальных сетей и т. д.). База содержит в себе три основные информационные панели: подбор профессий на основе выбранных востребованных навыков, определение перечня востребованных навыков работников в различных профессиях (по частоте их появления во всех онлайн вакансиях), подбор подходящей профессии на основе 5 выбранных навыков из общего перечня упоминаемых навыков в вакансиях [20]. Упомянутые выше интернет-платформы для проведения контент-анализа вакансий обладают целым рядом преимуществ [21]: оперативностью и доступностью получения информации о востребованных навыках работников, возможностью проведения анализа по профессиональным и территориальным характеристикам, возможностью проведения лонгитюдного исследования, валидно-стью и репрезентативностью, сравнительного анализа запросов на навыки3.
Несмотря на растущую популярность использования баз данных о вакансиях, в насто-
1 Keep pace with a changing job market. Data, analytics, and insight leaders need to bridge the skills gap. URL: https://www. burning-glass.com/ (дата обращения: 20.07.2021 г).
2 Skills-OVATE: Skills Online Vacancy Analysis Tool for Europe. URL: https://www.cedefop.europa.eu/en/data-visualisations/ skills-online-vacancies (дата обращения: 20.07.2021 г).
3 Cedefop (2019). Online job vacancies and skills analysis: a Cedefop pan-European approach. Luxembourg: Publications Office. URL: http://data.europa.eu/doi/10.2801/097022 (дата обращения: 20.07.2021 г).
ящий момент российские эксперты пока нечасто прибегают к использованию данных ресурсов для составления перечней запросов на навыки работников в региональном разрезе. А образовательные организации не используют их в целях оптимизации подготовки специалистов в образовательных учреждениях и обучения сотрудников предприятий.
В данном исследовании был использован метод контент-анализа территориальных вакансий, который дополнен данными о трендах экономического развития отрасли в регионах, что позволяет сделать их более приспособленными для обоснованного определения востребованных навыков работников в региональном разрезе.
Данные и методология исследования
В настоящей работе для оценки экономического положения субъекта Российской Федерации авторами были использованы данные Федеральной службы государственной статистики4, в частности, по размерам валовой добавленной стоимости в регионах, численности занятых в различных отраслях экономической деятельности, а также недавно появившиеся статистические данные по оценке эффективности деятельности высших должностных лиц и органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации.5
Для составления запросов на высоко- и низкоквалифицированные навыки работодателей в регионах страны применялся метод контент-анализа открытых баз данных о работе и вакансий — портал интернет-рекрутинга HeadHunter.6 Выбор HeadHunter был обусловлен рядом причин. По данным сайта HeadHunter на нем размещено более 40 млн резюме, что составляет почти половину от всех занятых по стране, и более 551 тыс. вакансий в разных профессиональных областях, что составляет
4 Федеральная служба государственной статистики: Рынок труда, занятость и заработная плата. URL: http://www.gks. ru (дата обращения: 20.07.2021 г).
5 Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также о признании утратившими силу некоторых актов Правительства Российской Федерации. Постановление от 17 июля 2019 г. № 915. URL: https://econom.novreg.ru/tinybrowser/files/podvem_org/ goku-centr-po-monitoringu/915_post_pr_rf.pdf (дата обращения: 20.07.2021 г).
6 Работа найдется для каждого. URL: https://hh.ru/ (дата обращения: 20.07.2021 г).
39 % от заявленной работодателями потребности в работниках [20]1. HeadHunter предоставляет одну из самых крупных базу вакансий работодателей (65 % от общего числа представленных вакансий в интернете) и актуальный источник информации о состоянии текущего рынка труда [21]. Согласно собственной статистике сайта HeadHunter, в 2019 г. работодатели разместили на сайте hh.ru на 42 % больше вакансий, чем в 2018 г. [22]2. Рекрутинговый сайт HeadHunter.ru посещают до 57 млн соискателей, из них 52,5 млн — уникальные пользователи из России. К сайту ежемесячно обращается порядка 70 % всей рабочей силы страны.3 Рост значительного числа обращений связан с тем, что в последнее время развивающиеся отрасли делают пристальный упор именно на интернет-рекрутинге [22].
Обработка данных осуществлялась в следующей последовательности [23]:
1. Определение выборки для проведения исследования: рекрутинговый сайт, дата размещения вакансий и их количество для дальнейшего анализа, субъект Российской Федерации, профессиональная область / специальность / наименование должности.
2. Осуществление лексико-семантического контент-анализа выбранных вакансий. В данной работе анализ вакансий проводился при помощи программы семантического анализа текста4 ^ЕО-анализ) и основывался на выделении основных лексических единиц (категорий), фиксации объема упоминаний выделенных лексических единиц. Единица анализа текста — частота упоминания того или иного навыка.
3. Экспертная дифференциация запросов работодателей на высоко- и низкоквалифицированные навыки.
4. Определение взаимосвязи доли запросов на высококвалифицированные навыки работников (в расчете на 1 вакансию) и валовой добавленной стоимости в субъектах Российской Федерации.
1 Общее число вакантных рабочих мест — 1 392 177. URL: https://rosmintmd.m/mimstry/programms/mform/4 (дата обращения: 20.07.2021 г).
2 Карьерный прогноз на 2019 год. URL: https://hh.ru/ article/23813 (дата обращения: 20.07.2021 г).
3 Численность рабочей силы в России в январе 2018 г. составила 75,8 млн человек. Росстат 2018. URL: http://www. gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d03/36.htm (дата обращения: 20.07.2021 г).
4 Программа контент-анализа. URL: http://istio.com/rus/
text/analyz/ (дата обращения: 20.07.2021 г).
5. Проведение расчета количества текущих запросов на высококвалифицированные навыки работников с использованием уравнения корреляции, определенного в п. 5.
6. Сравнение полученного расчета количества запросов и реального запроса на высококвалифицированные навыки, согласно базе данных HeadHunter, в целях уточнения результатов и анализа отклонений.
Обсуждение и результаты
Анализ совокупности актуальных вакансий HeadHunter позволяет составить запрос работодателей на навыки работников по ранее выделенным группам компетенций: профессиональные, узкопрофессиональные, когнитивные, надпрофессиональные (критическое мышление, навыки межличностного общения, комплексное решение проблем командная работа), трансверсальные (медиа- и информационная грамотность, правовая грамотность и др.).
На рисунках 1 и 2 в качестве примера приведены профили востребованных навыков работников в сфере 1Т во Владимирской и Ульяновской областях. Их сравнение демонстрирует сходство по профессиональным, базовым когнитивным и надпрофессиональным навыкам в различных субъектах Российской Федерации в рамках конкретной профессиональной отрасли. Анализ других отраслей (ри-тейла, транспортной отрасли, сельского хозяйства) показывает, что состав запрашиваемых компетенций не зависит от субъекта Российской Федерации и территориально устойчив в конкретной профессиональной отрасли.
Анализ вакансий позволяет также составлять компетентностный профиль работников в разрезе субъектов Российской Федерации без привязки к конкретной профессиональной отрасли. В качестве примера на рисунке 3 приведена структура востребованных навыков ра-ботников5 в Воронежской области.
Как показано на рисунке 3, наибольшей популярностью в Воронежской области пользуются следующие профессиональные отрасли: продажи (ретейл), транспортная сфера, строительство, банковское дело, поэтому при размещении вакансий на рекрутинговых сайтах работодатели делают основной упор именно на них. Работодатели предъявляют к соискателям рабочего места все больше требований
5 HeadHunter. Работа в Воронеже. URL: https://voronezh. hh.ru/ (дата обращения: 20.07.2021 г).
я о о
X
ф
S
Трансверсальные навыки Владение ПК
Надпрофессиональные навыки Целеустремленность Коммуникабельность Активность Креативность Стрессоустойчивость
Профессиональные навыки HTML
Adobe Photoshop SQL СSS Linux PHP
Когнитивные навыки Знание английского языка Аналитический склад ума
11,4
10,8
9,3
0
10
2 4 6
Доля запросов, %
Рис. 1. Доля востребованных навыков работников в сфере IT (Владимирская область), % Fig. 1. Demanded skills in the information technology (IT) sector (Vladimir oblast), %
Трансверсальные навыки
12
Коммуникабельность Целеустремленность Креативность Профессиональные навыки _ Adobe Photoshop Linux CSS
Когнитивные навыки Знание английского языка
11,
10,!
5,8 5,8
6,8
7,3
6,3
6,8
9,2
I 13,4 13,1
0
2
4
12
6 8 10 Доля запросов, %
Рис. 2. Доля востребованных навыков работников в сфере IT (Ульяновская область), Fig. 2. Demanded skills in the information technology (IT) sector (Ulyanovsk oblast), %
14
16
к компетенциям в сфере продаж — выкладка товаров, мерчендайзинг, комплектация товаров, в сфере банковского делопроизводства — знание ПО 1С, проведение переговоров и заключение договоров.
Из востребованных надпрофессиональных навыков работодатели отмечают внимательность, ответственность, клиентоориентиро-ванность, активность. К числу востребованных трансверсальных навыков относятся знание ПК, умение консультировать клиентов.
Проведение контент-анализа открытых вакансий базы данных HeadHunter оказывается наиболее эффективным для навыков сферы услуг (продажи), в управленческих компетенциях, в банковской сфере. В отраслях, где требуется наличие длительных отношений с образовательными организациями высшего, среднего профессионального и дополнительного образования, наибольшую эффективность приобретает кадровый прогноз работодателей на основе прямого опроса предприятий.
Трансверсальные навыки Знание ПК, Microsoft Ведение документооборота Ведение переговоров Коммуникативные навыки Наличие юридических п правовых знаний Выносливость
Над профессиональные навыки Ответственность Внимательность Активность I1сполнительность Ком муннкабельнос ть Стресс оус тойчивос ть Умение работать в коллективе Желание развиЕагься Клиентоорнектировэннос ть Обучаемость Дисциплинированное ть Нацеленность на результат Желание работать и зарабатывать Целеустремленное ть Умение работать в условиях многозадачности Пунктуальность Вежливость Лидерство Добросов естнос ть
Профессиональные навыки Знание ПО 1С Выкладка товара в магазине Проведение телефонных переговоров Заключение догов оров н соглашений Ремонт битовой техники Комплектация товара Управление транспортным средством Работа на кассе Контроль качества услуг Руководство коллекпшом Работа с клиентам!! Управление грузовым транспортом Привлечение клиентов Погрузочные работы Сварка металлов Работав сельском хозяйстве, на ферме Работа с фото и видеоаппаратурой Монтаж конструкций Приготовление блюд в ресторане Охрана территорий и предприятий Проверка наличия ценников Составление маршрутов Знанне PHP- SQL, HTML, CSS систем Оказание медицинской помощи Управление экскаватором Встреча в обслуживание гостей Знание ПО AutoCAD Мониторинг ситуации на рынке труда Продвижение медицинских услуг и товаров Проведение лабораторных исследований Обучение детей Ремонт автомобилей Умение работать в CRM - системе Лечение животных мение составлять и читать электрические схемы Администрирование сайтов Разработка сайтов Обслуживание гостей ресторана Выявление брака товара Проведение посевных и уборочных работ Кормление животных
8,2
3,8
1,7
■ 0,9 0,6
0,1
8,0
■ 5,7 5,4
4,6
3,6
3,6
3,1
■ 2,8 2,5
2,0
0,0
4,0
6,0
8,0
10,0
Доля запросов, %
Рис. 3. Доля запросов работодателей на навыки и компетенции в Воронежской области (сентябрь, 2019 г., %) Fig. 3. Skill requirements of employers in Voronezh oblast (September 2019), %
ш н
£ С Я S
J
ф
U
ш -fr о а
я о о
X
ф
S
Строительство Водитель Медицина Рабочий персонал Общественное питание Инженерия Наука, образование Легкая промышленность Металлообработка Сварщики и газорезчики Электромонтер\электромеханик Руководство в тоговле Руководство в строительстве Руководство в банковской сфере Транспорт телеком Банки Продажи
30,0
10,0 15,0 Доля запросов; %
Рис. 4. Сравнение текущего запроса работодателей с имеющимся в регионе кадровым прогнозом (Ленинградская область, 2019 г., %)
Fig. 4. Comparison of current requirements of employers with the existing staff forecast (Leningrad oblast, 2019), %
Изучение запроса работодателей на предмет востребованных навыков работников на примере баз данных о работе может быть использовано для дополнения кадровых прогнозов. На примере Ленинградской области (рис. 4) видно, что структура вакансий, размещенных работодателями на рекрутинговых сайтах', значительно отличается от среднесрочного кадрового прогноза, составленного на основе опроса предприятий и экспертов.
Исследования показывают [25], что запрос на профессии и специальности, наблюдаемый на той или иной территории, взаимосвязан со структурой экономики региона2. Можно предположить, что и востребованные навыки работников будут определяться как структурой, так и масштабом развития отрасли в конкретной территории.
Подтвержденной гипотезой настоящего исследования оказался вывод, что из всего запроса на навыки для установления значимой
корреляции с валовой добавленной стоимостью отрасли в регионе в рассмотрение следует включать только навыки высококвалифицированных работников. Поскольку именно высокопроизводительные компетенции, в первую очередь, выступают драйверами регионального экономического развития.3
Полученное соотношение структуры запроса на навыки и уровня развития отрасли в регионе рассмотрено далее на примере транспортной отрасли. Выбор транспортной отрасли релевантен, потому что она является одной из базовых и крупных отраслей хозяйства. Так, доля данной отрасли в структуре валовой добавленной стоимости страны достигает 7 %, а общий объем инвестиций составляет больше 11 % (почти 2 трлн руб.).4
1 Работа в Ленинградской области. URL: https://spb.hh.ru/ region/vacancies (дата обращения: 20.07.2021 г).
2 Доклад о мировом развитии 2019 «Изменение характера труда». Вашингтон, округ Колумбия: Всемирный банк. doi:10.1596/978-1-4648-1328-3. URL: https://openknowledge. worldbank.org/bitstream/handle/10986/30435/211328RU.pdf ?sequence=34&isAllowed=y (дата обращения: 20.07.2021 г).
3 Человеческий капитал и его главная составляющая — сфера «экономики знаний» как основной источник социально-экономического роста. URL: http://stolypinsky.club/ wp-content/uploads/2017/08/CHelovecheskij-kapital-i-ego-glavnaya-sostavlyayushhaya-sfera-ekonomiki-znanij-kak-osnovnoj-istochnik-sotsialno-ekonomicheskogo-rosta.pdf (дата обращения: 20.07.2021 г).
4 Транспортная отрасль демонстрирует уверенный рост. URL: https://rg.ru/2018/04/16/transportnaia-otrasl-demonstriruet-uverennyj-rost.html (дата обращения: 10.10.2019 г).
23,7
Высококвалифицированные навыки Умение управлять транспортным средством Логистика/ составление маршрутных листов
Знание ПК Знание 1С Навык продаж Поиск поставщиков Погрузочные работы Проведение инвентаризации Морские/речные перевозки Железнодорожные перевози! Привлечение клиентов Проведение переговоров Проведение обучения персонала Руководство персоналом Аавпаперевозки Мониторинг рынка услуг таможенных брокеров Опыт работы на кране Ведение документооборота Контроль качества комплектуемого товара Консультирование клиентов Международные перевозки Страхование грузов Работа в системе S АР Проверка технического состояния автомобилей
Грузоперевозки Контроль качества выполняемых услуг Мотивация персонала
Низкоквалифицированные навыки Доставка товара/заказов Мерчендайзинг Упаковка товара/грузов Организация работы склада Ремонт транспорта/техники Прием заказа на складе Знания в области таможенного законодательства Контроль за поставками Управление автопогрузчиком Мониторинг рынка труда, анализ цен Работа с кассой Распределение товара на пункте самовывоза Ведение/анализ базы данных Планирование бюджета Организация профилактической работы по ДТП Прием и обработка заявок по телефону Изготовление тары и упаковки Выявление брака Обеспечение общественного порядка Управление бульдозером/тепловозом Умение читать гидравлические и электросхемы
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 Доля запросов, %
Рис. 5. Профиль запросов работодателей на высоко- и низкоквалифицированные навыки в транспортной отрасли
по России, %.
Fig. 5. Requirements of employers forhigh andlow skills in the transportsectorof the Russian Federation, %
я to О X <Г
S s ra X
Для составления запроса работодате- сий отрасли в Российской Федерации (по базе лей на навыки работников в транспорт- HeadHunter). Был осуществлен подсчет заной отрасли (рис. 5) был проведен семан- прашиваемых навыков с учетом всех возмож-тический контент-анализ открытых вакан- ных смысловых словесных вариантов. Далее
Рис. 6. Взаимосвязь доли запросов на высококвалифицированные навыки в субъектах Российской Федерации (в расчете на одну вакансию) транспортной отрасли и валовой добавленной стоимости транспортной отрасли в субъектах Российской Федерации (в расчете на одного занятого). Fig. 6. Correlation between the demand for highly qualified employees in the constituent entities of the Russian Federation (per one vacancy) and gross value added (per employee) in the transport sector
проводилось разделение навыков на высоко-и низкоквалифицированные.1
К категории высококвалифицированных навыков были экспертно отнесены компетенции, подразумевающие инновационную деятельность, умение налаживать кооперацию и сотрудничество, управленческие компетенции. К навыкам низкой квалификации были отнесены те компетенции, выполнение которых не требует от работника наличия высшего или среднего профессионального образования, а основывается на выполнении простых операций, закрепленных позициями технологического регламента. Полученные результаты демонстрируют, что в настоящее время российскими работодателями в транспортной отрасли в большей степени запрашиваются навыки высокой квалификации (свыше 87 тыс. запросов на навыки). Доля данной группы навыков составляет 84,3 % от общего количества запросов на навыки работников в транспортной отрасли.
1 Согласно Методике расчета показателя «удельный вес численности высококвалифицированных работников в общей численности квалифицированных работников»,
к высококвалифицированным работникам относятся «руководители, специалисты высшего уровня квалификации, специалисты среднего уровня квалификации, квалифицированные рабочие промышленности, строительства, транспорта и рабочие родственных занятий» (Об утверждении Методики расчета показателя «Удельный вес численности высококвалифицированных работников в общей численности квалифицированных работников». Приказ Росстата от 20.12.2018 № 751 URL: https://legalacts.ru/doc/ prikaz-rosstata-ot-20122018-n-751-ob-utverzhdenii-metodiki/ (дата обращения: 20.07.2021 г)).
Для определения корреляции валовой добавленной стоимости и доли запросов на высококвалифицированные навыки работников в транспортной отрасли в субъектах Российской Федерации использовались следующие данные: общая численность работников, занятых в транспортной отрасли по регионам, количество открытых вакансий на ректутинго-вом сайте HeadHunter в транспортной отрасли в территориальном разрезе.
Валовая добавленная стоимость в расчете на одного занятого по субъектам Российской Федерации (Хп) определялась по формуле
X = а /с, (1)
п п ' п> ^ '
где ап — объем валовой добавленной стоимости в транспортной отрасли субъекта (п) Российской Федерации; с — количество занятых лиц в транспортной отрасли субъекта (п) Российской Федерации.
Определение доли запросов на высококвалифицированные навыки на одну вакансию (Уп) в субъекте (т) Российской Федерации проводилось по формуле
У = § / е, (2)
п °п' п7 ч 7
где § — количество запросов на высококвалифицированные навыки в транспортной отрасли субъекта ( ) по Российской Федерации в целом; еп — количество вакансий транспортной отрасли субъекта ( ) Российской Федерации.2
Регионы России. Социально-экономические показатели / Росстат. М., 2019. 1204 с. URL: https://gks.ru/storage/
Таблица
Сравнение фактического и прогнозного количества запросов на высококвалифицированные навыки работников в транспортной отрасли в Воронежской области
Table
Comparison of the actual and forecasted demand for highly qualified employees in the transport sector of Voronezh
oblast
Расчет запросов Фактическое значение за- Индекс изменения количества запросов
Навык на высококвалифицированные навыки работников (октябрь, просов на высококвалифицированные навыки работников (октябрь,
2019 г., Воронежская область) ед. (%) 2019 г., Воронежская область) ед. (%)
Управление транспортным средством 274 (27,1 %) 254 (25,1 %) 0,927
Логистика / составление маршрутных листов 202 (20 %) 212 (21 %) 1,050
Знание ПК 140 (13,8 %) 125 (12,3 %) 0,893
Знание 1С 106 (10,5 %) 79 (7,8 %) 0,745
Навык продаж 60 (5,9 %) 68 (6,7 %) 1,133
Поиск поставщиков 40 (3,9 %) 31 (3 %) 0,775
Погрузочные работы 30 (2,9 %) 20 (1,9 %) 0,667
Проведение инвентаризации 30 (2,9 %) 12 (1,2 %) 0,400
Морские / речные перевозки 27 (2,6 %) 20 (2 %) 0,741
Железнодорожные перевозки 27 (2,6 %) 19 (1,9 %) 0,704
Привлечение клиентов 21 (2 %) 25 (2,4 %) 1,190
Проведение переговоров 20 (1,9 %) 30 (2,9 %) 1,500
Проведение обучения персонала 19 (1,8 %) 8 (0,7 %) 0,421
Руководство персоналом 17 (1,7 %) 10 (1 %) 0,588
Авиаперевозки 16 (1,6 %) 20 (1,9 %) 1,250
Мониторинг рынка услуг таможенных брокеров 15 (1,5 %) 11 (1,1 %) 0,733
Опыт работы на кране 15 (1,5 %) 9 (0,9 %) 0,600
Документооборот 14 (1,4 %) 10 (1 %) 0,714
Контроль качества комплектуемого товара 13 (1,3 %) 8 (0,8 %) 0,615
Консультирование клиентов 12 (1,2 %) 11 (1,1 %) 0,917
Международные перевозки 12 (1,2 %) 6 (0,6 %) 0,500
Страхование грузов 12 (1,2 %) 10 (1 %) 0,833
Знание системы SAP 9 (0,9 %) 4 (0,4 %) 0,444
Проверка технического состояния автомобилей 8 (0,8 %) 4 (0,4 %) 0,500
Грузоперевозки 7 (0,7 %) 3 (0,3 %) 0,429
Контроль качества выполняемых услуг 5 (0,5 %) 1 (0,01 %) 0,200
Мотивация персонала 3 (0,3 %) 1 (0,01 %) 0,333
Итого 1155 1011 0,875
Сопоставление полученных данных показало, что валовая добавленная стоимость на одного занятого транспортной отрасли в разрезе субъектов Российской Федерации имеет прямую взаимосвязь с долей запросов на высококвалифицированные навыки с коэффициентом корреляции более 71 % (рис. 6).
Таким образом, увеличение запросов на высококвалифицированные навыки (например, в результате развития материально-технической базы предприятий и внедрения
mediabank/Region_Pokaz_2019.pdf 20.07.2021 г).
(дата обращения:
новых технологий) на 5,9 % повлияет на прирост валовой добавленной стоимости в среднем на 1 млн руб. в расчете на одного занятого в транспортной отрасли в субъектах Российской Федерации. Удельный вес валовой добавленной стоимости на одного занятого в транспортной отрасли позволяет определить потребность в высококвалифицированных навыках в пересчете на одну вакансию по формуле
у = 0,0587х + 0,0532, (3)
где х — объем валовой добавленной стоимости в отрасли в расчете на одного за-
нятого в конкретном субъекте Российской Федерации.
Полученное уравнение корреляции между валовой добавленной стоимостью в отрасли и долей запросов на высококвалифицированные навыки позволяет рассчитывать долю запросов на высококвалифицированные навыки без проведения контент-анализа вакансий каждого субъекта Российской Федерации (формула (3)).
«Проверочный» расчет количества запросов на высококвалифицированные навыки работников был произведен на примере транспортной отрасли в Воронежской области. Определение абсолютного количества запросов (. на высококвалифицированные навыки в транспортной отрасли этого региона проводилось по формуле
Р = d х у, (4)
где d — количество открытых вакансий в транспортной отрасли по базе HeadHunter в Воронежской области; у — количество запросов на высококвалифицированные навыки в расчете на одну вакансию транспортной отрасли в Воронежской области (формула (3)).
Определение количества запросов (Х;) на конкретный высококвалифицированный навык в транспортной отрасли Воронежской области осуществлялось по формуле
Х. = (а. / »100, (5)
где а{ — количество запросов на (/-й) высококвалифицированный навык в транспортной отрасли в регионе (рис. 5); f — количество запросов на высококвалифицированные навыки в транспортной отрасли в регионе.
Для проверки надежности разработанной методологии было осуществлено сравнение фактических (по базе HeadHunter) и расчетных значений запросов на высококвалифицированные навыки работников в транспортной отрасли в Воронежской области (табл.).
Сравнение фактического и расчетного количества запросов на высококвалифицированные навыки работников показывает высокий уровень достоверности модели. Погрешность составляет 12,5 %.
Выводы и заключение
Разрабатываемый практический подход для определения структуры запроса на навыки работников в зависимости от состояния экономики в субъектах Российской Федерации позволил оценить влияние различных групп навыков работников на повышение производительности труда и приращение валовой добавленной стоимости отрасли в региональном аспекте. Растущие запросы на высококвалифицированные навыки и компетенции работников могут выступать предикторами регионального экономического развития территорий.
Практическая значимость проведенного исследования заключается в том, что разработанная методология может использоваться для определения потребности региональной экономики в работниках, обладающих различными компетенциями и навыками. При этом такие образовательные программы обеспечат рост производительности труда в отрасли и регионе в том случае, если будут включать передачу работникам высококвалифицированных навыков.
Определение перечня и объема востребованных навыков работников на российском рынке труда на основе макроэкономических показателей имеет также и высокую социальную значимость. В долгосрочной перспективе это позволит улучшить качество дополнительных профессиональных образовательных программ, реализуемых в образовательных организациях высшего образования, в том числе в целях реализации федеральных проектов, предусматривающих образование и обучение взрослых, обеспечить целенаправленную подготовку специалистов с включением в основные образовательные программы обучения востребованным навыкам на региональном рынке и определять потенциальных и наиболее перспективных представителей бизнеса, предприятий и организаций для взаимодействия образовательных организаций с региональным сообществом в целях повышения квалификации и переподготовки специалистов.
Список источников
1. Marginson S. Limitations of human capital theory // Studies in Higher Education. 2019. P. 287-301. DOI: 10.1080/03075079.2017.1359823.
2. Капелюшников Р. И. Экономические очерки. Методология, институты, человеческий капитал. Москва : НИУ ВШЭ, 2016. 574 с.
3. Heckman J. J., Kautz T. Hard evidence on soft skills // Labour economics. 2012. Vol. 19, No 4. P. 451-464. DOI: 10.3386/ w18121.
4. Becker G. S. Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis // The Journal of Political Economy. 1962. Vol. 70, No 5. P. 9-49. DOI: 10.1086/258724.
5. Гимпельсон В. Е. Дефицит квалификации и навыков на рынке труда. Недостаток предложения, ограничения спроса или ложные сигналы работодателей? Москва : ГУ ВШЭ, 2004. 36 с.
6. Гимпельсон В. Е. Возраст, производительность, заработная плата. Москва : Изд. дом Высшей школы экономики, 2018. 66 с.
7. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И., Рощин С. Ю. Российский рынок труда. Тенденции, институты, структурные изменения. Москва : НИУ ВШЭ, 2017. 148 с.
8. Развитие навыков для инновационного роста в России / Васильев К. Б., Рощин С. Ю., Мальцева И., Травкин П., Лукьянова А., Чугунов Д., Рутковски Я., Каху П. М., Неллеманн С. Москва : Алекс, 2015. 172 с.
9. Дудырев Ф. Ф., Романова О. А. Международный опыт прогнозирования потребностей экономики в компетенциях и квалификациях. // Эффективные методы прогнозирования кадровых потребностей рынка труда для формирования регионального заказа на подготовку кадров. Сб. докл. Москва : Федеральный институт развития образования, 2016. С. 7-11.
10. Смирнов В. М., Рязанцева М. В. Прогнозирование потребностей экономики в трудовых ресурсах в профессионально-квалификационном разрезе. Обзор зарубежного опыта // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 3. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/03/79358 (дата обращения: 25.03.2019).
11. Гуртов В. А. Прогнозирование потребностей экономики в квалифицированных кадрах. Обзор подходов и практик применения // Университетское управление. Практика и анализ. 2017. Т. 21, № 4. С. 130-161.
12. Roshchin S., Solntsev S., Vasilyev D. Recruiting and Job Search Technologies in the Age of Internet. // Foresight and STI Governance. 2017. Vol. 11. No.4. Pp. 33-43. DOI: 10.17323/2500-2597.2017.4.33.43.
13. Kurekova L.M., Beblavy M., Thum-Thysen A. Using online vacancies and web surveys to analyse the labour market: a methodological inquiry. // IZA Journal of Labour Economics. 2015. Vol. 18, No. 4. 20 p. DOI: https://doi.org/10.1186/ s40172-015-0034-4.
14. Varje P., Turtiainen J., Vддnдnen A. Psychological management: changing qualities of the ideal manager in Finland 1949-2009. // Journal ofManagement History. 2013. Vol. 19, No. 1. P. 33-54. DOI: https://doi.org/10.1108/17511341311286187.
15. Content analysis of vacancy advertisements for employability skills: Challenges and opportunities for informing curriculum development / Messum D., Wilkes L., Peters K., Jackson D. // Journal of Teaching and Learning for Graduate Employability. 2016. Vol. 6, No. 1. P. 72-86. DOI: https://doi.org/10.21153/jtlge2016vol7no1art582.
16. IS knowledge and skills sought by employers: Content analysis of Australian IS early career job advertisements / Kennan M. A., Cecez-Kecmanovic D., Willard P., Wilson C. S. // Australasian Journal of Information Systems. 2009. Vol. 15, No. 2. P. 169-190. DOI:10.3127/ajis.v15i2.455.
17. Shmatko N. A., Lavrynenko A., Meissner D. Communicating Company Innovation Culture: Assessment Through Job Advertisements Analysis // Higher School of Economics Research Paper. 2017. No. WP BRP 74/STI/2017. DOI: http:// dx.doi.org/10.2139/ssrn.3050507.
18. Шматко Н. А. Компетенции инженерных кадров. Опыт сравнительного исследования в России и странах ЕС // Форсайт. 2012. Т. 6, № 4. С. 32-47.
19. Коршунов И. А., Ширкова Н. Н., Мирошников М. С. Экспорт дополнительных профессиональных образовательных программ. Навыки и технологии. На примере аграрных университетов // Интеграция образования. 2019. Т. 23, № 4. С. 518-540. DOI: https://doi.org/10.15507/1991-9468.097.023.201904.518-540.
20. Мальцева В. А. Концепция skill mismatch и проблема оценки несоответствия когнитивных навыков в меж-страновых исследованиях // Вопросы образования. 2019. № 3. С. 43-76. DOI: 10.17323/1814-9545-2019-3-43-76.
21. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных / Большакова Е. И., Воронцов К. В., Ефремова Н. Э., Клышинский Э. С., Лукашевич Н. В., Сапин А. С. Москва : Изд-во НИУ ВШЭ, 2017. 269 с.
22. Sherman L. T., Chappell K. B. Global perspective on continuing professional development // Asia Pacific Scholar.
2018. Vol. 3, No. 2. P. 1-5. DOI: 10.29060/TAPS.2018-3-2/GP1074.
23. Ширкова Н. Н. Определение и прогнозирование потребностей рынка труда в навыках для управления системой подготовки кадров // Современное общество. Глобальные и региональные процессы. Morrisville : Lulu Press,
2019. С. 98-102.
24. Кузьминов Я. И., Фрумин И. Д. Двенадцать решений для нового образования. Доклад Центра стратегических разработок и Высшей школы экономики. Москва : ЦСР, 2018. 105 с.
25. Ханушек Э., Вессман Л. Роль качества образования в экономическом росте. Ч. 2 / пер. с англ. Е. Покатович // Вопросы образования. 2007. № 3. С. 115-185.
References
1. Marginson, S. (2019). Limitations of human capital theory. Studies in Higher Education, 287-301. DOI: 10.1080/03075079.2017.1359823
2. Kapeliushnikov, R. I. (2016). Ekonomicheskie ocherki. Metodologiya, instituty, chelovecheskiy kapital [Economic Essays: Methodology, Institutes, Human Capital]. Moscow: HSE Publishing House, 547. (In Russ.)
3. Heckman, J. J. & Kautz, T. (2012). Hard evidence on soft skills. Labour economics, 19(4), 451-464. DOI: 10.3386/ w18121
4. Becker G. S. (1962). Investment in Human Capital. A Theoretical Analysis. The Journal of Political Economy, 70(5), 9-49. DOI: 10.1086/258724 (In Eng.)
5. Gimpelson, V. E. (2004). Defitsit kvalifikatsii i navykov na rynke truda: nedostatokpredlozheniya, ogranicheniya sprosa ili lozhnye signaly rabotodateley? [Shortage of Skills in the Labor Market: Limited Supply, Lack of Demand, or False Signals from Employers?]. Moscow: HSE Publishing House, 36. (In Russ.)
6. Gimpelson, V. E. (2018). Vozrast, proizvoditelnost, zarabotnaya plata [Age, Productivity, Salary]. Moscow: HSE Publishing House, 66. (In Russ.)
7. Gimpelson, V. E., Kapelyushnikov, R. I. & Roshchin, S. Yu. (2017). Rossiyskiy rynok truda: tendentsii, instituty, strukturnyye izmeneniya [The Russian labor market: trends, institutions, structural changes]. Moscow: HSE Publishing House, 148. (In Russ.)
8. Vasiliev, K. B., Roshchin, S. Yu., Maltseva, I., Travkin, P., Lukyanova, A., Chugunov. D., ... Nellemann, S. (2015). Razvitiye navykov dlya innovatsionnogo rosta v Rossii [Developing skills for innovative growth in the Russian Federation]. Moscow: Alex, 172. (In Russ.)
9. Dudyrev, F. F. & Romanova, O. A. (2016). International experience forecasting the economy needs for competencies and qualifications. In: Effektivnye metody prognozirovaniya kadrovykh potrebnostey rynka truda dlya formirovaniya regionalnogo zakaza na podgotovku kadrov. Sb. dokl. [Effective methods for forecasting staffing needs of the labor market for the formation of a regional order for training personnel: book of reports] (pp. 7-11). Moscow: Federal Institute for the Development of Education, 7-11. (In Russ.)
10. Smirnov, V. M. & Ryazantseva, M. V. (2017). Forecasting the needs of the economy in labor resources in the professional qualification section: a review of foreign experience. Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatsii [Modern scientific researches and innovations], 3. Retrieved from: http://web.snauka.ru/issues/2017/03/79358 (Date of access: 25.03.2019). (In Russ.)
11. Gurtov, V. A. (2017). Prognostication of the Demands of Economics in Qualified Personnel: Review of Approaches and Application Experience. Universitetskoe upravlenie. Praktika i analiz [University Management: Practice and Analysis], 21(4), 130-161. (In Russ.)
12. Roshchin, S., Solntsev, S. & Vasilyev, D. (2017). Recruiting and Job Search Technologies in the Age of Internet. Forsayt [Foresight and STI Governance], 11(4), 33-43. DOI: 10.17323/2500-2597.2017.4.33.43.
13. Kurekova, L. M., Beblavy, M. & Thum-Thysen, A. (2015). Using online vacancies and web surveys to analyse the labour market: a methodological inquiry. IZA Journal of Labor Economics, 18(4), 20. DOI: https://doi.org/10.1186/s40172-015-0034-4.
14. Varje, P., Turtiainen, J. & Vaananen, A. (2013). Psychological management: changing qualities of the ideal manager in Finland 1949-2009. Journal of Management History, 19(1), 33-54. DOI: https://doi.org/10.1108/17511341311286187.
15. Messum, D., Wilkes, L., Peters, K. & Jackson, D. (2016). Content analysis of vacancy advertisements for employability skills: Challenges and opportunities for informing curriculum development. Journal of Teaching and Learning for Graduate Employability, 6(1), 72-86. DOI: https://doi.org/10.21153/jtlge2016vol7no1art582.
16. Kennan, M. A., Cecez-Kecmanovic, D., Willard, P. & Wilson, C. S. (2009). Knowledge and skills sought by employers: Content analysis of Australian IS early career job advertisements. Australasian Journal of Information Systems, 15(2), 169-190. DOI: 10.3127/ajis.v15i2.455.
17. Shmatko, N., Lavrynenko, A. & Meissner, D. (2017). Communicating Company Innovation Culture: Assessment Through Job Advertisements Analysis. Higher School of Economics Research Paper No. WP BRP 74/STI/2017. DOI: http:// dx.doi.org/10.2139/ssrn.3050507.
18. Shmatko, N. A. (2012). Competences of Engineers. Evidence from a Comparative Study for Russia and EU countries. Forsayt [Foresight and STI Governance], 4(6), 32-47. (In Russ.)
19. Korshunov, I. A., Shirkova, N. N. & Miroshnikov, M. S. (2019). Export of Continuing Education Programs: Skills and Technology (Case Study of Agricultural Universities). Integratsiya obrazovaniya [Integration of Education], 23(4), 518-540. (In Russ.)
20. Maltseva, V. A. (2019). The concept of skills mismatch and the problem of measuring cognitive skills mismatch in cross-national studies. Voprosy obrazovaniya [Educational Studies Moscow], 3, 43-76. DOI: 10.17323/1814-9545-2019-343-76. (In Russ.)
21. Bolshakova, E. I., Vorontsov, K. V., Efremova, N. E., Klyshinskiy, E. S., Lukashevich, N. V. & Sapin, A. S. (2017). Avtomaticheskaya obrabotka tekstov na estestvennom yazyke i analiz dannykh [Automatic processing of natural language texts and data analysis]. Moscow: HSE Publishing House, 269. (In Russ.)
22. Sherman, L. T. & Chappell. K. B. (2018). Global perspective on continuing professional development. The Asia Pacific Scholar, 3(2), 1-5. DOI: 10.29060/TAPS.2018-3-2/GP1074.
23. Shirkova, N. N. (2019). Opredelenie i prognozirovanie potrebnostey rynka truda v navykakh dlya upravleniya sistemoy podgotovki kadrov [Definition and forecasting of labor market needs in skills for managing a training system]. In: Sovremennoe obshchestvo: Globalnye i regionalnye protsessy [Modern society: global and regional processes] (pp. 98-102). Morrisville: Lulu Press. (In Russ.)
24. Kuzminov, Y. I. & Froumin, I. (Eds.). (2018). Dvenadtsat resheniy dlya novogo obrazovaniya. Doklad Tsentra strategicheskikh razrabotok i Vysshey shkoly ekonomiki [12 Solutions for a New Education: Report by the Center for
Strategic Research and the Higher School of Economics]. Moscow: CSR, 105. Retrieved from: https://www.hse.ru/ data/2018/04/06/1164671180/Doklad_ obrazovanie_Web.pdf (Date of access: 20.01.2019). (In Russ.)
25. Hanushek, E. & Wessman, L. (2007). The role of education quality in economic growth. Trans. from English. Voprosy obrazovaniya [Educational Studies Moscow], 3, 115-185. (In Russ.)
Информация об авторах
Коршунов Илья Алексеевич — кандидат химических наук, ведущий научный сотрудник, руководитель группы по непрерывному образованию взрослых, заместитель директора Института образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Scopus ID: 57201132401; https://orcid.org/0000-0003-0706-0308; Researcher ID: Q-8721-2018 (Российская Федерация, 101000, г. Москва, Потаповский пер., д. 16, стр. 10; e-mail: [email protected]).
Ширкова Наталия Николаевна — кандидат педагогических наук, научный сотрудник, Институт образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; https://orcid.org/0000-0002-4040-024X; Researcher ID: W-3808-2018 (Российская Федерация, 101000, г. Москва, Потаповский пер., д. 16, стр. 10; e-mail: [email protected]).
Завиваев Николай Сергеевич — старший преподаватель кафедры „Экономика и автоматизация бизнес-процессов», Нижегородский государственный инженерно-экономический университет; https://orcid.org/0000-0002-6654-6685; Researcher ID: I-2884-2016 (Российская Федерация, 606340, Нижегородская область, г. Княгинино, ул. Октябрьская, д. 22А; e-mail: [email protected]).
About the authors
Ilya A. Korshunov — Cand. Sci. (Chem.), Leading Research Associate, Head of the Adults Lifelong Education Group, Deputy Director, Institute of Education, National Research University "Higher School of Economics"; Scopus ID: 57201132401; https://orcid.org/0000-0003-0706-0308; Researcher ID: Q-8721-2018 (16/10, Potapovskiy Lane, Moscow, 101000, Russian Federation; e-mail: [email protected]).
Natalia N. Shirkova — Cand. Sci. (Ped.), Research Associate, Institute of Education, National Research University "Higher School of Economics"; https://orcid.org/0000-0002-4040-024X; Researcher ID: W-3808-2018 (16/10, Potapovskiy Lane, Moscow, 101000, Russian Federation; e-mail: [email protected]).
Nikolay S. Zavivaev — Senior Lecturer, Department of Economics and Automation of Business Processes, Nizhny Novgorod State Engineering and Economic University; https://orcid.org/0000-0002-6654-6685; Researcher ID: I-2884-2016 (22A, Oktyabrskaya St., Knyaginino, 606340, Russian Federation; e-mail: [email protected]).
Дата поступления рукописи: 25.12.2020.
Прошла рецензирование: 21.02.2021.
Принято решение о публикации: 18.06.2021.
Received: 25 Dec 2020.
Reviewed: 21 Feb 2021.
Accepted: 18 Jun 2021.
