Моделирование процесса воспроизводства инженерных кадров

Выполнение задачи совершенствования системы управления воспроизводством инженерных кадров должно опираться на научно обоснованные решения о целесообразности тех или иных мер, их эффективности, а также прогнозируемые последствия. В связи с этим представляется целесообразной разработка модели, учитывающей комплексное взаимодействие различных параметров, описывающих текущее состояние системы воспроизводства инженерных кадров, характер и величину влияния одних параметров на другие.

Указанная модель направлена на решение задачи оптимизации управления процессом воспроизводства инженерных кадров и опирается на существующие и апробированные подходы к решению подобного класса задач [2]. При этом методологической базой являются работы, предметом исследования которых выступает моделирование общественного воспроизводства в целом [3] и трудового потенциала в частности [4], в том числе в контексте обеспечения воспроизводства интеллектуального капитала [5].

При этом целесообразно выделить целевую функцию, которая в дальнейшем позволила бы определить наиболее перспективные направления расходования имеющихся ресурсов на совершение управляющего воздействия в отношении отдельных узлов системы воспроизводства инженерных кадров исходя из выбранного целевого ориентира.

Таким образом, предлагаемая в рамках исследования модель направлена на решение следующих ключевых задач:

• –    выявить провалы в системе воспроизводства инженерных кадров, когда изменение значимых факторов не приводит к должному изменению зависимой переменной;

• –    определить наиболее перспективные направления воздействия на сложившийся механизм воспроизводства с целью повышения результирующих показателей.

Основой предлагаемой комплексной модели является система одновременных уравнений, что обусловлено двумя ключевыми обстоятельствами:

• –    При решении подобного рода задач приходится учитывать взаимосвязь и взаимодействие переменных, которые не являются независимыми, что характерно для обычных эконометрических моделей.

• –    Взаимодействие переменных (зачастую нелинейное) затрудняет однозначное отнесение тех или иных переменных к объясняющим (независимым) и объясняемым (зависимым).

В связи с этим при моделировании используется система рекурсивных уравнений: зависимая переменная одного уравнения является объясняющей для зависимых переменных в последующих уравнениях регрессии. Указанные линейные уравнения характеризуют взаимозависимость отдельных узловых параметров воспроизводственного процесса, эффективность которого определяется целевой результирующей функцией, определяемой, в свою очередь, результирующими параметрами (см. рисунок 1). В качестве таких результирующих параметров используются следующие:

• –    объем отгруженной инновационной продукции по видам экономической деятельности, предполагающим высокую и среднюю долю квалифицированного технического и инженерного труда (RevenueInnovTotal);

• –    объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (RevenueTotal).

При построении системы уравнений используется значительное количество различных факторов, которые в большей или меньшей степени оказывают влияние на формирование текущих тенденций в сфере воспроизводства инженерных кадров. Вместе с тем необходимо выделить в качестве исходных узловых параметров, определяющих динамику воспроизводственного процесса и использующихся для целей управления процессом воспроизводства, следующие переменные, выявленные в результате анализа теоретических и эмпирических работ российских и зарубежных авторов:

• 1)    прием студентов и аспирантов в учреждения среднего (StudentsEnterSPO), высшего (StudentsEnterVPO) и послевузовского (StudentsEnterPVO) профессионального образования – модель учитывает влияние распределения по группам направлений и отдельным направлениям, а также по группам специальностей и отдельным специальностям (в разрезе субъектов Российской Федерации), чел.;

• 2)    выпуск студентов и аспирантов среднего (StudentsIssueSPO), высшего (StudentsIssueVPO) и послевузовского (StudentsIssuePVO) профессионального образования – модель учитывает влияние распределения по группам направлений и отдельным направлениям, а также по группам специальностей и отдельным специальностям (в разрезе субъектов Российской Федерации), чел.;

• 3)    интегральный показатель качества преподавательского (в случае учреждений среднего и высшего профессионального образования) и научно-руководящего (в случае учреждений послевузовского профессионального образования) состава, который формируется за счет учета следующих аналитических показателей: LecturersQualitySPO, LecturersQualityVPO, LecturersQual-ityPVO – среднее, высшее и послевузовское профессиональное образование технического профиля соответственно:

• –    общая численность преподавателей, чел. (LecturersTotalSPO, LecturersTotalVPO, Lectur-ersTotalPVO – среднее, высшее и послевузовское профессиональное образование технического профиля соответственно);

• –    доля среди преподавателей лиц, имеющих высшее образование, % (для учреждений среднего профессионального образования) (LecturersHigherSPO – среднее профессиональное образование технического профиля);

• –    количество преподавателей, имеющих ученую степень кандидата наук, чел. (LecturersPhdSPO, LecturersPhdVPO, LecturersPhdPVO – среднее, высшее и послевузовское профессиональное образование технического профиля соответственно);

• –    количество преподавателей, имеющих ученую степень доктора наук, чел. (LecturersDocSPO, LecturersDocVPO, LecturersDocPVO – среднее, высшее и послевузовское профессиональное образование технического профиля соответственно);

• –    доля среди преподавателей лиц, прошедших повышение квалификации и профессиональную переподготовку, % (LecturersQualSPO, LecturersQualVPO, LecturersQualPVO – среднее, высшее и послевузовское профессиональное образование технического профиля соответственно);

• –    количество иностранных преподавателей, чел. (LecturersForeignSPO, LecturersFor-eignVPO, LecturersForeignPVO – среднее, высшее и послевузовское профессиональное образование технического профиля соответственно);

• 4)    число аспирантов (соискателей), чел. (по техническим наукам) (AspirantsTotal);

• 5)    число докторантов, чел. (по техническим наукам) (DoctorsTotal);

• 6)    выпуск из аспирантуры, чел. (AspirantsIssue);

• 7)    численность лиц, защитивших кандидатские диссертации, чел. (по техническим наукам) (AspirantsQual);

• 8)    численность лиц, защитивших докторские диссертации, чел. (по техническим наукам) (DoctorsQual);

• 9)    число организаций, имеющих аспирантуру, ед. (по техническим наукам) (OrgAspirant);

• 10)    число организаций, имеющих докторантуру, ед. (по техническим наукам) (OrgDoctor);

• 11)    число диссертационных советов (по защитам кандидатских диссертаций), ед. (по техническим наукам) (OrgDisAspirant);

• 12)    число диссертационных советов (по защитам докторских диссертаций), ед. (по техническим наукам) (OrgDisDoctor);

• 13)    объем средств образовательных учреждений, р. (в разрезе среднего (FinanceSPO), высшего (FinanceVPO) и послевузовского (FinancePVO) профессионального образования, по техническим наукам);

• 14)    общее количество исследователей по инженерным (техническим) наукам, чел. (ScientistsCountTech);

• 15)    количество созданных передовых производственных технологий, ед. (под передовыми производственными технологиями понимаются «технологии и технологические процессы (включая необходимое для их реализации оборудование), управляемые с помощью компьютера или основанные на микроэлектронике и используемые при проектировании, производстве или обработке продукции (товаров и услуг)» [6]) (NewTechCreated);

• 16)    количество используемых производственных технологий, ед. (NewTechUsed);

• 17)    количество неквалифицированных работников (на предприятиях промышленного производства и задействованных в инженерном или техническом труде), чел. (LaborUnqual);

• 18)    количество работников среднего уровня квалификации (на предприятиях промышленного производства и задействованных в инженерном или техническом труде), чел. (LaborMiddle);

• 19)    численность работников высшего уровня квалификации (инженеров с высшим образованием, степенью), чел. (LaborHigher);

• 20)    средняя заработная плата на рынке труда:

• –    неквалифицированных работников технического труда, р. (SalaryUnqual);

• –    работников среднего уровня квалификации (техников и инженеров), р. (SalaryMiddle);

• –    работников высшего уровня квалификации (инженеров), р. (SalaryHigher);

• 21)    потребности предприятий в сотрудниках:

• –    неквалифицированных работниках технического труда, чел. (LaborDemandUnqual);

• –    работниках  среднего уровня квалификации  (техниках  и инженерах), чел.

(LaborDemandMiddle);

• –    работниках высшего уровня квалификации (инженерах), чел. (LaborDemandHigher).

Ключевыми информационными источниками статистических данных (за период с 2009 по 2016 г.) являются:

• 1.    Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики [7].

• 2.    Выборочное обследование организаций (без субъектов малого предпринимательства) по профессиональным группам на основе Общероссийского классификатора занятий (ОКЗ), Общероссийского классификатора профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов (ОКПДТР) (предоставляется по запросу в ФСГС).

• 3.    Унифицированные формы федерального статистического наблюдения № СПО-1 «Сведения об образовательной организации, осуществляющей образовательную деятельность по образовательным программам среднего профессионального образования» (предоставляется по запросу в ФСГС).

• 4.    Унифицированные формы федерального статистического наблюдения № ВПО-1 «Сведения об образовательной организации, осуществляющей образовательную деятельность по образовательным программам высшего профессионального образования» (предоставляется по запросу в ФСГС).

• 5.    Форма № 1-НК «Сведения о работе аспирантуры и докторантуры» (предоставляется по запросу в ФСГС).

• 6.    Форма № 1-Т «О численности и потребности организаций в работниках по профессиональным группам».

В качестве примера построения функции зависимости выпуска обучающихся из учреждений среднего профессионального образования можно привести следующую:

Выпуск™ = /(РейтингИ™, ЗПИТК , ГЗИТК СтипИТК, ФинСПО, ФинСПОб, СтоимСПО ), где  ВыпусккСоПлО – выпуск обучающихся из учреждений среднего профессионального образова ния по специальностям инженерно-технической направленности, чел.;

Рейтинг ^С _И ^П _Т ^О _К – рейтинг инженерных и технических профессий среди абитуриентов (популярность инженерных профессий на основе социологических данных о предпочтениях абитуриентов в выборе учебного заведения среднего профессионального образования и направления обучения);

• ЗП ^С _И ^П _Т ^О _К – заработная плата технических специалистов, имеющих среднее специальное образование, по отношению к среднему уровню заработной платы;

• ГЗ ^С _И ^П _Т ^О _К – государственный заказ по специальностям инженерно-технической направленности (количество бюджетных мест) в учреждениях среднего профессионального образования, чел.;

Стип ^С _И ^П _Т ^О _К – величина выплачиваемой стипендии в учреждениях среднего профессионального образования по отношению к среднему уровню заработной платы, отн. ед.

Фин _б ^СПО – объем средств образовательных учреждений среднего профессионального образования, выделяемых из бюджетных источников финансирования;

Фин _в ^С _н ^П _е ^О _б – объем средств образовательных учреждений среднего профессионального образования, привлекаемых из внебюджетных источников финансирования;

Стоим _о ^С _б ^П _у ^О _ч – стоимость обучения в учреждениях среднего профессионального образования.

На рисунке 1 представлена укрупненная схема формирования узловых точек, определяемых как результирующее значение функции от независимых переменных. Схема демонстрирует участие в формировании системы уравнений управленческих параметров, на которые возможно воздействовать посредством прямых управленческих решений.

Другие факторы, которые мы не относим к числу управленческих, но учитываем при моделировании, являются дополнительными параметрами, включение которых позволяет повысить качество модели и ее генерализующую способность, а также более точно оценить коэффициенты значимости управленческих факторов с учетом влияния прочих параметров.

Использование модели позволяет оценить итоговое влияние отдельных управленческих мер со стороны органов государственной власти, других акторов, вовлеченных в процесс управления системы воспроизводства инженерных кадров, на характер и динамику развития системы воспроизводства инженерных кадров.

На рисунке 2 представлены результаты моделирования взаимосвязи узловых параметров воспроизводства инженерных кадров с позиции эффективности целевой функции.

Преимущество использования предложенной модели состоит в том, что она способствует поиску решений ряда ключевых для системы воспроизводства инженерных кадров задач:

• –    выстроить систему непрерывной образовательной подготовки кадров на всем протяжении подготовки современного высококвалифицированного инженера;

• –    развить на базе проектно- и практико-ориентированного подхода совокупность компетенций, отвечающих вызовам научно-технического развития промышленного производства на сегодняшний день;

• –    разработать инструменты интеграции сферы образования и промышленного производства в рамках производственно-образовательных кластеров и инновационных площадок;

• –    расширение научно-исследовательской работы, направленной на развитие технологической базы российского промышленного производства за счет решения опытно-конструкторских и инженерных задач;

• –    определить кадровые потребности и создать предпосылки для их удовлетворения за счет структурной корректировки процесса воспроизводства инженерных кадров;

• –    создать условия для закрепления высококвалифицированных инженерных кадров в промышленном секторе экономики.

Примечание. Модель выполнена в разрезе инженерных специальностей, направлений подготовки и профессий

Рисунок 1 - Схема модели эффективности воспроизводства инженерных кадров в разрезе узловых параметров

FinanceVPO

LecturersQualityVPO

OrgAspirant

NewTechUsed

ScientistsCoui

NewTechCreab I

StudentsEnterVPO

Stu sntslssueVPO

AspirantsTotal ^spiгaпtslssue

tTech             DoctorsTotal AspirantsQual

DoctcrsQual

3rgDisAspirant

FinancePVO

LaborDemandHigher

LecturersQualityPVO

RevenuelnnovTotal

RevenueTotal

OrgDisDoctor

StudentslssueSPO

О rg Doctor

Laborllnqual     „ . ,.     ,

1       Salaryllnqual

LaborHigher

Stu entsEnterSPO

LaborMiddle

SalaryMiddle

SalaryHigher

LecturersQualitySPO

FinanceSPO

LaborDemandUnqual

LaborDemandMiddle

Рисунок 2 - Результат моделирования взаимосвязи ключевых узловых параметров воспроизводства инженерных кадров с позиции эффективности целевой функции

Ссылки и примечания:

• 1.    Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 16-36-00302 «Воспроизводство инженерных кадров как доминанта инновационного промышленного развития экономики».

• 2.    Лутманов С.В. Линейные задачи оптимизации [Электронный ресурс] : учеб. пособие. Пермь, 2005. Ч. 2. Оптимальное управление линейными динамическими объектами. 195 с. URL: http://www.psu.ru/files/docs/science/books/uchebnie-posobiya/Lutmanov_Linejnye%20zadaczi_2004_2.pdf (дата обращения: 08.05.2018) ; Ногин В.Д. Введение в оптимальное управление : учеб.-метод. пособие. СПб., 2008. 92 с. ; Оптимальное управление в линейных системах / А.А. Милютин, А.Е. Илютович, Н.П. Осмоловский, С.В. Чуканов. М., 1993. 268 с.

• 3.    Nusratullin W.K., Nusratullin I.V. The Public Reproduction and Growth: The Formalization and Simulation. Raleigh, 2015. 184 p.

• 4.    Курошева Г.М. Методы экономико-математического моделирования воспроизводства квалифицированных кадров с целью их сбалансированности с основными показателями развития экономики страны и транспортного комплекса // Журнал Университета водных коммуникаций. 2009. № 4. С. 110–117 ; Чекмарева Е.А. Воспроизводство трудового потенциала как объект имитационного моделирования // Проблемы развития территории. 2016. № 6 (86). С. 167–179.

• 5.    Изычев А.М. Особенности моделирования процесса управления воспроизводством интеллектуального капитала [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 4. URL: https://www.science-educa- tion.ru/ru/article/view?id=6560 (дата обращения: 08.05.2018).

• 6.    Сведения о разработке и использовании передовых производственных технологий. Форма № 1 – Технология [Электронный документ] / Росстат. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/nauka/minnov9.htm (дата обращения: 08.05.2018).

• 7.    Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 08.05.2018).