Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Исследование спроса и предложения рабочей силы на российском рынке труда 15
1.1 Анализ современного рынка труда и рынка образовательных услуг 15
1.2 Дисбаланс спроса и предложения на российском рынке труда 36
1.3 Задача определения кадровых потребностей предприятий и отраслей в условиях повышенного внимания к человеческому капиталу 45
Выводы по главе 1 70
Глава 2 Разработка модели определения потребности предприятий и отраслей экономики в трудовых ресурсах различного уровня образования 72
2.1 Алгоритм определения потребностей предприятий и отраслей в работниках с разными уровнями образования 72
2.2 Построение производственной функции 77
2.3 Модель определения потребностей экономики России в работниках с разными уровнями образования с учётом накопления человеческого капитала 89
Выводы по главе 2 95
Глава 3 Прогнозирование оптимального распределения трудовых ресурсов предприятий и отраслей экономики 97
3.1 Прогнозирование значений объёмов труда и капитала на предприятиях отраслей экономики
3.2. Прогнозная оценка оптимального распределения трудовых ресурсов отраслей экономики в среднесрочной перспективе 108
3.3 Верификация модели определения кадровой потребности экономики России в трудовых ресурсах 111
Выводы по главе 3 115
Заключение 117
Список литературы 122
Приложения 134
- Дисбаланс спроса и предложения на российском рынке труда
- Задача определения кадровых потребностей предприятий и отраслей в условиях повышенного внимания к человеческому капиталу
- Построение производственной функции
- Прогнозная оценка оптимального распределения трудовых ресурсов отраслей экономики в среднесрочной перспективе
Введение к работе
Актуальность исследования
Переход российской экономики к рыночным условиям хозяйствования привел не только к изменениям в структуре современного рынка труда, но и к появлению новых требований к образованию и квалификации рабочей силы. В условиях формирования инновационной экономики, в целях создания высокотехнологичных товаров, способных конкурировать на внутреннем и внешнем рынках, уровень профессионализма персонала должен быть достаточным для постоянного повышения технологической сложности работ. Поэтому формирование профессионально-квалификационной структуры рабочей силы должно опираться на прогнозы численности групп населения с обязательным учётом их образовательного уровня.
Одной из основных современных макроэкономических проблем сферы занятости является постепенное сокращение численности населения России, а, следовательно, и экономически активной его части. По прогнозам Федеральной службы государственной статистики при сохраняющихся тенденциях численность экономически активного населения сократится к 2015 году на 15%, а после 2015 года будет уменьшаться более чем на 1 млн. человек ежегодно.
Неблагоприятный прогноз динамики экономически активного населения усугубляется объективно-действующей тенденцией старения общества. К 2015 году численность впервые вступающих в трудоспособный возраст будет почти в два раза меньше, чем численность выходящих из него.
Существенным является тот факт, что увеличивается дисбаланс между структурой подготовки кадров в учебных заведениях профессионального образования и потребностями в них на рынке труда. В значительной степени это обусловлено недостаточно обоснованным планированием объёмов и структуры подготовки специалистов на федеральном, региональном и муниципальном уровнях, которое должно проводиться с учётом перспективной занятости работников востребованной экономикой специальностей на соответствующих рынках труда. В сложившейся ситуации народнохозяйственная актуальность задачи преодоления имеющихся на российском рынке труда диспропорций представляется очевидной. Одним из путей решения этой задачи является формирование более точных прогнозов, адекватно учитывающих количественные и качественные потребности предприятий и отраслей экономики в квалифицированных кадрах.
Эти вопросы актуальны ещё и потому, что тенденция к снижению численности экономически активного населения России и постарение населения трудоспособного возраста приводит к снижению кадрового потенциала российской экономики. Научно-обоснованное прогнозирование численности занятого населения с различными уровнями образования позволит наиболее полно использовать имеющиеся трудовые ресурсы для обоснования государственной политики, как в области профессионального образования, так и в области занятости.
В свою очередь формирование эффективной структуры занятости при одновременном совершенствовании структуры управления, организации труда и повышении технического и технологического уровня производства повысит производительность труда и выявит резервы её роста. Это позволит при меньшей, но более качественно подготовленной численности занятого населения, по меньшей мере, сохранить темпы роста экономики страны и, кроме того, уменьшить импорт трудовых ресурсов и влияние миграционной составляющей.
Однако на сегодняшний день отсутствует единый научно-обоснованный подход к прогнозированию количественных потребностей предприятий российской экономики в работниках с разными уровнями образования. Данное направление недостаточно исследовано в научной литературе, что и определило научную актуальность темы данного диссертационного исследования.
Степень разработанности темы исследования
Практической разработкой прогнозов кадровых потребностей отечественного рынка труда занимается целый ряд организаций: Институт макроэкономических исследований, Институт народнохозяйственного прогнозирования, Государственный университет - Высшая школа экономики, Петрозаводский государственный университет и др. Существующие методики прогнозирования потребностей экономики в рабочей силе, разработанные их научными коллективами, основываются чаще всего на статистических и экспертных методах, реже - на методах математического моделирования.
Недостаток данных государственной статистики обусловил частое применение в прогнозах локальных статистических баз данных, сформированных в ходе выборочных обследований населения, социологических опросов крупнейших работодателей и служб занятости. Зачастую не совершенны и используемые методы прогнозирования на основе экстраполирования показателей прошлых периодов в будущее. Такие методы применимы для устойчивых, мало изменяющихся условий, что не соответствует сегодняшнему состоянию экономики России.
Научное обобщение и осмысление имеющейся теории и практики определения перспективных потребностей в персонале позволяют сделать вывод о том, что одним из самых удачных, но мало используемых методов прогнозирования социально-экономических процессов является экономико-математическое моделирование с использованием, в частности, аппарата производственных функций. Несмотря на широкое освещение вопросов, связанных с влиянием накопления человеческого капитала персонала на выпуск продукции предприятиями, включение его в производственную функцию в работах отечественных экономистов не получило своего практического продолжения. Настоящее диссертационное исследование посвящено развитию данного направления.
Цель и задачи исследования
Цель исследования заключается в разработке экономико-математической модели определения оптимальной потребности предприятий и отраслей экономики в трудовых ресурсах различного уровня образования. В соответствии с указанной целью в работе были поставлены и решены следующие задачи:
провести анализ современного состояния и структуры рынка труда и рынка образовательных услуг России;
выявить факторы, формирующие спрос и предложение на рынке труда, положительно влияющие на увеличение темпов роста экономики;
обосновать выбор метода прогнозирования оптимальных потребностей предприятий и отраслей экономики в трудовых ресурсах различного уровня образования, позволяющий наиболее полно оценить перспективную кадровую потребность;
построить экономико-математическую модель, определяющую оптимальную численность работников с разными уровнями образования на предприятиях и в отраслях экономики;
получить прогнозную оценку численности рабочей силы всех уровней образования в среднесрочной перспективе.
Объект и предмет исследования
Объектом диссертационного исследования являются трудовые ресурсы предприятий и отраслей экономики. Предметом диссертационного исследования являются методы прогнозирования потребности экономики в трудовых ресурсах различного уровня образования.
Теоретическая и методологическая основа исследования
Методологической основой исследования послужили методы математической статистики, системного анализа, нелинейного программирования, экономического анализа. Теоретической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых в областях: экономико-математического моделирования с использованием производственных функций (Р.Харрод, Р.Солоу, Р.Лукас, П.Ромер, М.Н.Узяков, В.А.Колемаев и др.); анализа современного состояния российского рынка труда и рынка образовательных услуг (В.Е.Гимпельсон, Л.М.Гохберг, Г.Б. Клейнер, Н.Е. Егорова, Р.И.Капелюшников, С.А.Кузьмин, Н.В.Ковалева и др.); теории оптимального управления (В.Ф.Кротов, Б.А.Лагоша, Л.С.Понтрягин и др.); прогнозирования кадровых потребностей отечественного рынка труда (В.А.Гуртов, С.Ю.Алашеев, А.Г.Коровкин, А.В.Полежаев, Л.С.Чижова и др.); исследования человеческого капитала (Т.Шульц, Э.Денисон, Г.Беккер, К.Н.Сабирьянова, Д.В.Нестерова, А.И.Добрынин, И.В.Ильинский и др.).
Информационную базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики РФ и Министерства науки и образования РФ, материалы конференций и научные труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов. Проанализированные и систематизированные исходные данные явились информационной основой при разработке предлагаемого автором инструментария.
Научная новизна диссертационного исследования
Научная новизна проведённого исследования состоит в разработке экономико-математический инструментария определения оптимальной кадровой потребности предприятий и отраслей экономики для формирования эффективной структуры занятости. Наиболее существенные результаты, полученные лично автором и составляющие научную новизну:
разработана модификация производственной функции, которая в отличие от традиционного её варианта, отображает влияние на конечный результат деятельности экономических объектов не величины трудовых ресурсов, а размеры их человеческого капитала, учитывающего уровень профессионального образования.
предложен коэффициент человеческого капитала работника и раскрыт его экономический смысл. По сравнению с имеющейся практикой экономического планирования и прогнозирования, ориентированной на количественные индикаторы оценки трудовых ресурсов, данный коэффициент учитывает качественную составляющую и отражает темп прироста выпуска совокупного продукта в зависимости от накопления знаний и умений персонала предприятий.
сформулирована оптимизационная статическая экономико-математическая модель определения потребности предприятий и отраслей экономики в трудовых ресурсах определённого уровня образования, предназначенная для обоснования рациональной образовательной структуры персонала на предприятиях и в отраслях экономики. В отличие от традиционных подходов, разработанная модель учитывает эффективность труда работников разного уровня образования.
построен алгоритм определения перспективной потребности предприятий и отраслей экономики в трудовых ресурсах, на базе которого проведено прогностическое моделирование кадровой потребности и разработана структурная схема алгоритма.
приведена концептуальная схема факторов, воздействующих на баланс спроса и предложения на рынке труда, и отражена связь влияния сферы занятости на динамику макроэкономических показателей.
Основные результаты исследования, содержащие элементы научной новизны, и выносимые на защиту
представлена процедура определения прогнозных значений совокупной численности персонала и объёмов капитала на среднесрочную перспективу, позволяющая осуществлять пополнение информационной базы модели.
разработан сценарий динамики коэффициента человеческого капитала на среднесрочный период, позволяющий рассчитать образовательную структуру персонала.
осуществлён прогноз ежегодного баланса распределения совокупной численности работников по трём уровням имеющегося у них образования в зависимости от эффективности их труда и финансовых возможностей предприятий, являющийся основой для планирования системы спроса и предложения на рынке труда.
сформирована информационная база систематизированных входных переменных и параметров модели, необходимых для прогнозирования кадровой потребности одной из отраслей экономики.
Область исследования и результаты диссертационной работы соответствуют требованиям следующих пунктов паспорта специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики»:
1.4 «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений».
1.9 «Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.».
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования
Разработанная оптимизационная модель определения кадровой потребности развивает современный аппарат производственных функций в области моделирования научно-технического прогресса (НТП). Результаты проведённых исследований расширяют возможности применения методов экономико-математического моделирования в целях прогнозирования кадровых потребностей предприятий и отраслей экономики. Отдельные положения и выводы диссертации могут быть использованы в учебном процессе при чтении дисциплин «Математические методы в экономике», «Макроэкономика», «Управление трудовыми ресурсами».
Практическая значимость работы заключается в возможности применения результатов исследования организациями и отраслями экономики для управления собственной структурой занятости. Использование найденного оптимального распределения работников по уровням образования позволит корректировать кадровую политику на рассматриваемых экономических объектах, что повысит эффективность комплектования персонала.
Созданный экономико-математический инструментарий позволяет осуществить прогнозирование кадровой потребности. В целях динамичного развития экономики на основе основного прогноза в дальнейшем могут разрабатываться вариантные прогнозы, учитывающие изменение размеров цены труда и капитала.
Потребности отраслей в рабочей силе различного уровня образования напрямую связаны с системой профессионального образования. Поэтому пошаговый алгоритм определения оптимальной численности персонала может стать инструментом как для формирования государственной политики в области занятости, так и для обоснования стратегии развития системы профессионального образования в области её государственного финансирования. В частности, полученные результаты могут быть использованы Федеральным агентством по образованию РФ при создании государственного заказа на подготовку специалистов учреждениями профессионального образования.
Апробация результатов Основные положения диссертационного исследования докладывались и получили одобрение на XI научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (2008г.). Практические результаты и выводы проведённого исследования были обсуждены и получили положительную оценку на семинаре в Центральном экономико-математическом институте Российской академии наук (2010г.).
Публикации По материалам исследования опубликовано шесть научных работ, посвящённых данной тематике, общим объемом 2,2 п.л., в т.ч. три статьи в изданиях, рекомендованных ВАК. Все публикации без соавторов.
Структура работы Диссертационная работа изложена на 177 страницах и состоит из введения, трёх глав с выводами по каждой главе, заключения, списка литературы и семи приложений. Работа содержит 29 рисунков и 30 таблиц. Список литературы содержит 106 наименований.
Дисбаланс спроса и предложения на российском рынке труда
Труд рассматривается как один из основных факторові производства. Рынок труда, как один из важнейших составляющих рынка факторов производства и рынка ресурсов, находясь во взаимосвязи с финансовым рынком и рынком товаров и услуг, оказывает влияние на все субъекты экономики. Он отражает основные тенденции в динамике занятости, её основных структурах (отраслевой, профессионально-квалификационной, демографической).
Спрос и предложение являются основными элементами, регулирующими рыночный механизм и определяющими цену рабочей силы, а их соотношение определяет конъюнктуру на национальном и локальном рынках труда, определяет уровень занятости и безработицы.
Спрос на рабочую силу характеризует потребность экономики в определённом количестве рабочей силы нужной квалификации. С ростом экономики спрос на рабочую силу возрастает - количество предоставляемых рабочих мест, как занятых, так и вакантных постепенно растёт. Спрос формируют предприятия и экономика в целом, его объёмы зависят от множества макроэкономических факторов. Это и объёмы основных фондов предприятий, и сложившаяся отраслевая и профессионально-квалификационная структура, и экономическая активность населения, и трудовая мобильность, и уровень образования групп населения, и оплата труда и многое другое [11, 101]. Спрос зависит и от уровня инвестиционной и налоговой политики предприятия и государства в целом.
Изучение факторов, влияющих на увеличение темпов экономического роста и на устойчивое равновесие секторов экономики, как идеалу конкурентного рынка, попытки определить пути достижения устойчивости и стабильности рынков и секторов рыночной экономики привели в начале 20 века к созданию первых моделей равновесия и появлению первых теорий экономического роста. Различными экономическими школами стали создаваться макроэкономические модели равновесия, рассматривающие равновесие спроса и предложения и связанные с ними равновесные цены на любом из рынков. Эти модели, как регулирующий инструмент, взаимоувязывают рынки, сектора, сегменты рыночной экономики. Нарушение баланса хотя бы в одном сегменте приводит к нарушению стабильности во всей экономике. Неустойчивая экономика под воздействием внешних факторов не может самостоятельно восстановиться и продолжать нормально функционировать. Отличительной особенностью переходной экономики России является её зависимость от множества неценовых факторов [11], к которым можно отнести профессионализм рабочей силы.
Спрос на труд зависит и от ставок заработных плат работников отраслей экономики. Если предельная производительность труда равна номинальной ставке заработной платы, то, согласно неоклассическим взглядам, предприятие получает максимум прибыли. Повышение ставки влечеі уменьшение спроса на труд. При снижении же ставки заработной платы в целях достижения максимальной прибыли, предприятию потребуется использовать бОльшую по количеству численность работников. Предложение труда, наоборот, увеличивается при росте ставок реальной заработной платы.
Для определения потребностей экономики в рабочей силе и для управления структурой занятости часто используются функции спроса, функции предложения и условия равновесия. Величина занятости в отрасли или на предприятии есть функция зависимости от величины спроса на продукцию в этой отрасли или на этом предприятии. Равновесие на рынке труда достигается, когда объем спроса равен объему предложения при определенной равновесной цене труда.
Формирование предложения на рабочую силу разной квалификации опирается на процессы развития самой рабочей силы. Прежде всего, предложение формирует демографическая ситуация в стране - уровень рождаемости, темпы роста и прироста численности трудоспособного населения и его структура [11]. Немаловажно, что в любом прогнозе, касающемся численности любых групп населения, присутствует демографический фактор.
Основой для анализа процессов формирования предложения рабочей силы на рынке труда, является трудовая структура населения, предусматривающая деление населения на три группы в зависимости от возможности участия в трудовой деятельности: население в возрасте моложе трудоспособного, население в трудоспособном возрасте и население старше трудоспособного возраста [11]. Изменения, происходящие во всех трёх возрастных группах очень важны для прогнозирования процессов, происходящих в экономике. Основываясь на данных о численности населения в различных возрастных группах можно строить прогнозы, в том числе и о численности потенциальных потребителей сферы образования на среднесрочную и долгосрочную перспективу.
Одним из важнейших факторов, влияющих на объёмы предложения трудовых ресурсов на рынке труда, является неблагоприятная демографическая обстановка в стране. Анализ современной демографической обстановки в России представлен в Приложении 7. В условиях дефицита рабочей силы, существующая проблема несбалансированности спроса и предложения на рынке труда ещё больше обострится, что не может не сказаться на темпах роста в российской экономике.
Задача определения кадровых потребностей предприятий и отраслей в условиях повышенного внимания к человеческому капиталу
Существует множество методов,, позволяющих прогнозировать процессы, происходящие на рынках труда, и, образовательных услуг. Это статистические методы, к которым относится экстраполяционный и аналитический методы, основанные на применении различных математических функций; экспертные методы, основанные на сопоставлении субъективных мнений специалистов по данной проблеме; балансовый метод; метод аналогий; опережающий метод; метод корреляционного и регрессионного анализа; факторный анализ. Это и методы математического программирования, к которым относятся линейное и нелинейное программирование, динамическое и стохастическое программирование.
Многообразие методов даёт возможность наиболее комплексно взглянуть на проблему соответствия, спроса и предложения на рынке труда. В основном создаются макромодели долгосрочного характера, на основе которых разрабатываются сценарии развития профессиональной системы образования. Для получения более достоверных результатов, эти модели уточняются через каждые два-три года, результаты прогнозов регулярно публикуются в свободных изданиях. Многие страны мира с середины 20 века стали включать прогноз профессионально-квалификационного состава рабочей силы в число макроэкономических прогнозов. В США вопросами кадрового прогнозирования ведает Бюро Статистики Труда и Департамент труда, во Франции - Международное бюро экономических перспектив и Центр по изучению и исследованию профессиональных квалификаций (GEREQ).
Для России создание таких прогнозов это.новая, пока непривычная работа. Количественные потребности экономики региона в кадрах в силу своей необходимости, все чаще становятся предметом исследования. Мировая практика показала- что для экономики государства важнее проанализировать потребность в профессиях и квалификациях не национального рынка труда, а регионального или отраслевого: Такиепрогнозы должны быть более реальными и точными. В России региональных статистических данных для проведения полноценного прогнозирования рынка труда не хватает. Кроме того, методикам прогнозирования потребности региональных экономик в трудовых ресурсах с определённым профессиональным образованием сложно быть едиными для всех субъектов Федераций в силу уже сложившихся особенностей региональных экономик.
Практической разработкой прогнозов кадровых потребностей отечественного рынка труда занимается целый ряд организаций: Институт макроэкономических исследований, Институт народнохозяйственного прогнозирования, Государственный университет - Высшая школа экономики, Петрозаводский государственный университет и др. Существующие методики прогнозирования потребностей экономики в рабочей силе, разработанные их научными коллективами, основываются чаще всего на статистических и экспертных методах, реже - на методах математического моделирования. Недостаток данных государственной статистики обусловил частое применение в таких прогнозах локальных статистических баз данных, сформированных в ходе выборочных обследований населения, социологических опросов крупнейших работодателей и служб занятости.
При прогнозировании потребности региональных экономик в выпускниках с высшим профессиональным образованием используются несколько методик. Одна из методик основана на зависимости количества трудовых ресурсов предприятия от нормативов выработки одним работником конкретной квалификации объемов работ на своем рабочем месте для достижения желаемых предприятием объемов производства или услуг. Недостатком методики является ограниченность использования - нормы выработки используют исключительно государственные предприятия [55].
Другое направление основывается на социологических опросах крупнейших работодателей в регионе или на данные служб занятости. Такой подход далеке не всегда; может быть точен; так как от основан на опросах. отдельных работодателей? (прежде всего крупных производственных предприятий реального;сектора экономики) и отражает состояние конкретного предприятия; а не отрасли,в, целом- или; основан на данных1 государственной; службы занятости не; обладающих, достаточной информацией по всем вакансиям региона. Менее 30% уволившихся; (и чаще всего это не высококвалифицированные рабочие) обращаются за помощью в поиске работы в. государственные службы занятости. Остальные или обращаются в негосударственные кадровые агентства или предпочитают искать работу самостоятельно. Кроме того, большинство предприятий слабо представляют свои кадровые потребности в будущем. Это не может не отразиться на точности прогнозирования такими методами. Третье направление основывается на взаимосвязях среднегодовой численности занятого населения и населения трудоспособного возраста. Используя данные предшествующих периодов, проводится их статистическая обработка, строятся уравнения регрессии, из которых находят прогнозные значения. Методы прогнозирования, предполагающие простое экстраполирование показателей прошлых периодов в будущее не совершенны, так как применимы для устойчивых, мало изменяющихся условий, что не соответствует сегодняшнему состоянию экономики. Ещё одно направление позволяет спрогнозировать численность трудового населения на; основе балансового; метода; В этом, случае для; оценки оптимальной: потребности отраслей экономики; в рабочей; силе и управления структурой занятости, используются функции спроса, функции предложения и условия равновесия:. Функции спроса/на занятость связывают величину занятости с величиной, спроса на продукцию предприятий; отрасли или экономики в; целом- [32] .. Эти; модели дают возможность спрогнозировать потребность в,рабочей силе при определённых ресурсных ограничениях как для отдельного предприятия, для отдельной отрасли,. так и для экономики. в целом: величина занятости в каждой отрасли есть функция зависимости от величины спроса на продукцию в этой отрасли. Этот метод характеризует сложившиеся пропорции и-сравнивает имеющиеся ресурсы с потребностью в них, что не даёт возможность выбора оптимального варианта развития экономических объектов.
Численность занятых в экономике находят также и из макроэкономических моделей, основанных на аппарате производственных функций. Одна из методик расчета оптимальной потребности, разработанная Петрозаводским государственным университетом, основана на подходе, при котором будущую численность занятого населения находят из нескольких моделей. Они состоят из регрессионных уравнений, учитывающих региональные различия, уровень научно-технического прогресса, организацию труда, инвестиции [15,16]. При создании такого рода моделей требуется использование достаточно большого количества дополнительных прогнозов, создаваемых министерствами и ведомствами: прогнозов валового внутреннего продукта (ВВП), прогнозов динамики капитала, программ потоков инвестиций, программ развития отраслей экономики и промышленности, демографических прогнозов, программ перспективного развития системы высшего профессионального образования.
Построение производственной функции
Осуществляя спецификацию функции, анализу были подвергнуты существенные факторы производства, в число которых был добавлен человеческий капитал трудовых ресурсов. Принимая, что НТП происходит за счёт накопления на предприятиях человеческого капитала работников и проявляется в постепенном увеличении их трудоотдачи, была построена функция, которая с точки зрения автора, наиболее полно и адекватно описывает механизм развития экономики, связывая воедино труд, капитал и человеческий капитал трудовых ресурсов.
Накопление человеческого капитала в данном диссертационном исследовании рассматривается как непрерывный процесс накопления знаний и умений у индивидуума, не заканчивающийся после окончания трудового дня и не ограничивающийся рамками рабочего процесса. Кроме того, человеческий капитал учитывается у всех индивидуумов вне зависимости от сектора экономики, в котором он работает, а не только в исследовательском секторе и секторе, обеспечивающем выпуск конечной продукции.
По временным рядам затрат ресурсов и объёмов выпуска за период 1995-2008гг. по виду экономической деятельности «Образование» определена аналитической форма производственной функции. Основой для выбора которой являются существующие закономерности и особенности взаимосвязи между факторами производства. Свойства производственной функции: 1. Свойства производственной функции таковы, что при отсутствии ресурсов и даже при отсутствии одного из ресурсов, выпуска не будет. у(0, L, Н, а) = 0 , у(К,0, Нэ а) = 0 . (2.2.1) 2. Поиск стационарных точек функции, в которых первая частная производная по L равна нулю, привел к выводу о том, что функция пересекает ось абсцисс в точке (0,0) и ось ординат в точке (0,0). 3. Первая частная производная положительна. Увеличение количества единицы труда L при неизменном количестве физического капитала К вызывает рост объемов выпуска, следовательно, первая частная производная по L или по К может быть только положительной, т.е. увеличение количества одного из ресурсов (L) при неизменном количестве другого (К) вызывает рост объемов выпуска. 9L(t) 5K(t) v J Это означает, что с ростом количества любого ресурса объём выпуска растёт. С ростом количества одного ресурса при фиксированном количестве другого, объём выпуска тоже будет расти. При этом рост одного ресурса повышает предельную эффективность другого. 4. Вторая частная производная отрицательна. Это говорит о том, что увеличение затрат одного из ресурсов L при неизменном количестве другого ресурса К не вызывает прирост выпуска на каждую дополнительную единицу L, т.е. предельная производительность уменьшается. 0 , .1!Щ 0 (2.2.3) 5L(t)2 5K(t)2 V J Это означает, что с ростом затрат одного ресурса при фиксированном количестве другого, объём выпуска будет расти, а вот прирост выпуска на каждую дополнительную единицу расти не будет.
Невозможность однозначно измерить величину человеческого капитала работников привела к тому, что человеческий капитал не может использоваться в производственной функции как самостоятельный фактор напрямую. В модели он будет не переменной, а параметром функции, отражающим степень влияния человеческого капитала работника с определенным образованием на экономические производственные показатели предприятий по ВЭД. Таким образом, в производственную функцию включаются не стоимостные оценки человеческого капитала, а степень влияния человеческого капитала на экономические показатели. Эффект от найма сотрудника даже с самым высоким уровнем образования нельзя получить мгновенно. Формирование человеческого капитала, процессы его накопления и отдачи в трудовой деятельности связаны с фактором времени. Формирование человеческого капитала, процессы его накопления и отдачи в трудовой деятельности связаны с фактором времени и функция его накопления Нь(і) постепенно растёт во времени. Если фактор времени не учитывается, то модель не будет адекватна описываемой реальности. Так как человеческий капитал неразрывно связан с человеком, то коэффициент будет введен в производственную функцию как параметр, влияющий на соотношение труда и капитала.
Автором рассмотрены несколько подходов к включению в производственную функцию накопления человеческого капитала трудовых ресурсов, в соответствии с которыми построено несколько модификаций производственной функции. У каждой из функций найдены числовые значения параметров и среди построенных функций выбрана та, у которой сумма квадратов отклонений значений построенной производственной функции о г наблюдаемых значений наименьшая.
Прогнозная оценка оптимального распределения трудовых ресурсов отраслей экономики в среднесрочной перспективе
Модель определения оптимальной численности работников с различными уровнями образования была реализована на статистических данных за 2008г. Для достижения заданного значения совокупного выпуска продукта при наименее затратном способе найдено оптимальное распределение трудовых ресурсов по уровням образования в зависимости от оценки эффективности их труда.
Исходными данными для решения модели являются: известные значения Y(t), K(t), L(t), r(t), w,(t), p(t) на последний год временного ряда и оцененные параметры производственной функции по аь а2, hb h2, h3. Они используются для определения оптимального распределения работников и вычисления новых значений временного ряда.
Для определения прогнозных оптимальных значений численности рабочей силы необходимо вначале определить исходные данные, которых не хватает для реализации модели: это размеры основных фондов предприятий К и размеры совокупной численности трудовых ресурсов L.
При определении прогнозных значений труда и капитала, необходимо воспользоваться или готовым прогнозом развития ВЭД Образование или самостоятельно сделать прогноз переменных К и L.
Для использования в модели уже готовых прогнозных значений численностей рабочей силы по ВЭД можно взять данные прогнозов численности населения РФ и составляющих её групп до 2025 года, создаваемых Федеральной службой государственной статистики РФ. Прогноз даёт высокую степень точности в связи с инерционностью демографических процессов. Перспективный расчёт численности обычно создаётся в трех вариантах: нижнем, среднем и верхнем. Нижний и верхний варианты создают границы, за которые исследуемый процесс выходить не должен. Этот прогноз публикуется и ежегодно уточняется. Для определения прогнозных значений капитала и объёма совокупного выпуска по ВЭД можно использовать данные прогноза социально-экономического развития России до 2020 года, сделанные Минэкономразвития [2 8].
Прогнозы численности и структуры основных групп населения осуществляют также и различные исследовательские центры в России и за рубежом. ООН один раз в два года публикует свои прогнозы относительно численности населения всего мира и населения стран, входящих в ООН. Центр демографии и экологии человека Института народнохозяйственного прогнозирования (ИНП) РАН и Центр демографии Института социально-политических исследований (ИСПИ) РАН также осуществляют прогнозирование численности основных групп населения страны.
Для оптимального распределения рабочей силы по уровням образования и принятия решения в этой области, используется авторский прогноз определения переменных К и L с горизонтом прогнозирования 4 года.
Рост численности персонала с наличием высшего образования фактически ежегодно увеличивается от 0,56% до 4,15%. Численность сотрудников со средне-специальным уровнем образования увеличивается не более чем на 0,8% в год, а со средним уровнем образования ежегодно уменьшается от 0,6% до 9,1% .
Результаты оптимального распределения трудовых ресурсов по трём уровням образования в зависимости от оценки эффективности их труда, представленные в табл.3.2.2, позволили сделать вывод, что увеличение сотрудников высшей квалификации действительно даёт возможность снизить затраты предприятий по достижению определённого объёма совокупного продукта, но не столь значительно, как в реальной экономике. На 2008 год фактические значения численности сотрудников с высшим уровнем образования превышают вычисленные на 11,69%, со средне-специальным уровнем образования на 8,41%. Фактическая численность сотрудников со средним образования меньше на 7,65%, чем её прогнозные значения.
Получила подтверждение гипотеза, что для достижения достаточных показателей экономического роста экономики страны, формирование рациональной структурной политики должно опираться на процессы повышения квалификации и образовательного уровня рабочей силы. Сделан основной вывод, что рациональная структурная политика по ВЭД Образование должна быть обеспечена перераспределением трудовых ресурсов: 9, Э2 &3
Осуществление эксперимента над моделью следует проводить для выявления ошибок и нахождения наиболее эффективных методов планирования процессом. Для проверки правильности построения модели и возможности её использования в целях прогнозирования, проведена проверка адекватности модели реальному процессу.
Для того чтобы проверить правильность построения модели и возможность её использования в целях прогнозирования, необходимо провести проверку адекватности модели реальному процессу.
Если функция выбрана правильно, то отклонения от тренда этой функции будут носить случайный характер, и не будут зависеть от времени. Модель будет адекватна реальному процессу в случае, если значения ряда остатков будут являться случайной компонентой ряда, распределение их будет соответствовать нормальному закону с нулевым математическим ожиданием, и они будут независимы между собой. Эти условия должны выполняться для проверки качества уравнений регрессии и нахождения наилучших результатов оценки параметров модели, полученных с помощью метода наименьших квадратов.
