22 февраля 2016г.
Аннотация. В статье приводится методика оптимизации регионального целевого заказа на подготовку на примере Ханты-Мансийского автономного округа - Югры.
Ключевые слова: математическая модель, прогнозирование, кадровая потребность, ротация. Введение
В настоящее время обеспечение экономики региона трудовыми кадрами является важной социально- экономической проблемой, затрагивающей все отрасли региональной экономики. Дальнейшее развитие производства и рост ВВП, предполагаемый региональными планами развития на долгосрочный период, будет зависеть от того, насколько успешно будут решены проблемы кадрового обеспечения экономики, обусловленные дефицитом высококвалифицированных кадров, складывающейся демографической ситуацией, несбалансированностью рынка труда и рынка образовательных услуг. Проблема обеспечения экономики региона квалифицированными кадрами обусловлена, прежде всего, количественным и качественным несоответствием рабочей силы, выпускаемой профессиональными образовательными учреждениями, потребностям предприятий региона. Одной из причин такого дисбаланса является отсутствие полной и достоверной информации о количестве и качестве рабочей силы, необходимой для осуществления экономической деятельности в регионе в настоящее время и в будущем.
В последнее время постоянно растет научный и практический интерес к проблеме взаимодействия рынка труда и рынка образовательных услуг. Теоретические и методологические аспекты научной деятельности по данной проблематике нашли отражение в концептуальных положениях программ модернизации российского образования, стратегических социально-экономических планах развития целого ряда субъектов Федерации (например, «Стратегия социально-экономического развития Ханты-Мансийского автономного округа – Югры до 2020 года и на период до 2030 года») и муниципальных образований (например, «муниципальная долгосрочная целевая программа «Содействие занятости населения Ханты-Мансийского района на 2012-2014 годы»). Вместе с тем требует дальнейшей разработки методический инструментарий долгосрочного прогнозирования потребности экономики в кадрах, мониторинга региональных рынков труда и образовательных услуг, позволяющий планировать объем подготовки кадров в учреждениях профессионального образования.
Критерии оптимизации и параметров модели
Прогноз потребности в кадрах формируется с целью выработки и принятия регионом или муниципальным образованием стратегических и оперативных мер в сфере государственного регулирования рынка труда и рынка образовательных услуг, развития кадрового потенциала в отраслях экономики, а также для определения объемов привлечения мигрантов и иностранной рабочей силы. Наиболее важные решения принимаются в сфере образования, в частности решения о формировании федеральных и региональных заказов на подготовку кадров. При определении которых, необходимо учитывать количественные потребности в подготовке кадров и качество выпускаемых специалистов, стоимость подготовки одного специалиста по направлению и ограниченную способность подготовки по направлению каждого образовательного учреждения. Так же существует проблема с проведением профагитационной работы среди абитуриентов, о чем свидетельствуют данные конкурсов приемных комиссий образовательных учреждений. Складывается ситуация, когда при уменьшении бюджетных мест по гуманитарным направлениям приводит к тому, что конкурс на них только увеличивается, а увеличение бюджетных мест на технические направления, приводит к уменьшению числа «человек на место».
Формирование заказа на подготовку кадров должно учитывать не только потребности в подготовке кадров, но и возможности сети образовательных учреждений подготовить необходимые кадры. Можно выделить три основных критерия подготовки кадров в профессиональном образовательном учреждении:1) Максимальное (минимальное) количество зачисленных на 1-й курс студентов по направлению подготовки в образовательном учреждении. Каждое образовательное учреждение набирает столько абитуриентов, сколько позволяет штат сотрудников и помещения.
2) Качество выпускаемых специалистов. Для определения качества подготовки специалистов можно использовать рейтинг по направлениям подготовки, описанный в статье [3].
3) Доля выпуска по направлению подготовки в образовательном учреждении.
4) Стоимость подготовки одного специалиста. Также можно ввести подобие аукциона, чтобы образовательные учреждения, снижая стоимость подготовки, могли бороться за дополнительные бюджетные места для абитуриентов.
Отдельно можно выделить подход, при котором нехватка кадров с высшим профессиональным образованием, будет восполняться дополнительными наборами на профессии среднего профессионального образования, с последующим их дообучением на производстве.
Описание математической модели
Для решения описанной выше проблемы и опираясь на модель прогнозирования, описанную в статьях [1- 3], предлагается следующий подход для оптимизации мощности учреждений профессионального образования региона. Под мощностью будем понимать, максимально возможное количество принятых на первый курс абитуриентов, по укрупненной группе специальностей. Каждая УГС для региона имеет свое значение, поэтому некоторые УГС будут более значимы для экономики региона. Тогда модель оптимального распределения мощности образовательных учреждений можно представить в виде:
Функция𝜑(𝑥)может быть сформирована разными способами: экспертной оценкой, математической функцией или с помощью набора критериев. Мы в своей работе используем комбинированный подход к определению функции 𝜑(𝑥), используя количественные и качественные показатели для составления рейтинга профессиональных образовательных учреждений. Заключение Поставленная задача является сложно формализуемой, в связи с наличием многих факторов и следовательно сложно решаемой. Но потребность в оптимизации государственного заказа, как федерального, так и регионального, является необходимой для удовлетворения потребности регионального рынка труда и предприятий региона.
Список литературы
1.
Татьянкин В.М., Тей Д.О., Русанов М.А. Модель регионального рынка труда в задаче определения регионального заказа на подготовку квалифицированных специалистов. Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. № 3(29)-2013 г.
2.
Татьянкин В.М., Тей Д.О., Русанов М.А. Прогнозирование численности занятых по видам экономической деятельности с применением кластерного анализа и нейронных
сетей. Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. № 4 (30)-2013 г.
3.
Татьянкин В.М.,
Тей Д.О., Русанов М.А. Формирование контрольных цифр приѐма
с учѐтом прогноза потребностей региональной экономики. Информационные системы и технологии. № 6 (80)-2013 г.
