Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Математические модели прогнозирования спроса и предложения на рьшке труда и рьшке образовательных услуг 16
1.1. Математические модели макроэкономики 18
1.2. Модели прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах на рьшке труда .' 23
1.2.1. Социологическая методика Посталюк Н.Ю, основанная на опросе работодателей 24
1.2.2. Аналитическая модель Коровкина А.Г. по согласованию спроса и предложения рабочей силы 25
1.2.3. Модель Зуева В.Н. и Савельева А.Я. для расчета потребностей, использующая ВРП и инвестиции 26
1.2.4. Методика Агентства трудовой статистики США прогнозирования потребностей в кадрах на основе модели Р. Чейза 27
1.3. Макроэкономическая методика прогнозирования потребности экономики в квалифицированных кадрах Центра бюджетного мониторинга ПетрГУ 30
1.3.1. Формализация методики потребностей региональных экономик в специалистах с различным уровнем профессионального образования 32
1.3.2.Определение матриц профессионально-квалификационных соответствий между 28 укрупненными группами специальностей и профессиями по 13 отраслям экономик ОКОНХ
33
1.3.3.Определение потребности экономики субъекта федерации в специалистах с различными уровнями профессионального образования в разрезе 28 укрупненных групп специальностей 36
1.4. Модель распределения потоков выпускников школ и других учебных заведений по приемам в образовательные учреждения профессионального образования 37
1.5. Методика формирования цифр приема с позиции приведения в соответствие выпусков системы профессионального образования потребностям региональных экономик 41
1.6. Выводы по главе 1 43
ГЛАВА 2. Развитие макроэкономической методики среднесрочного прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах 46
2.1. Перевод данных из классификатора ОКОНХ в ОКВЭД 46
2.1.1 . Основные характеристики классификаторов ОКОНХ и ОКВЭД 46
2.1.2. Сравнительные характеристики рынка труда Пермского края по ОКОНХ и ОКВЭД48
2.1.3. Разработка программного обеспечения для переходов между классификаторами.. 50 2.2. Развитие математических моделей, используемых в макроэкономической методике среднесрочного прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах... 53
2.2.1. Обоснование концептуальных положений и особенности макроэкономической методики среднесрочного прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах 53
2.2.1.1. Потоки' работников на региональных рынках труда и обоснование концептуальных положений макроэкономической методики 53
2.2.1.2. Особенности прогнозирования потребностей экономики в выпускниках системы начального профессионального образования 55
2.2.1.3. Учет уровней территориальной структуры экономики в макроэкономической модели прогнозирования потребности экономики в квалифицированных кадрах 57
2.2.2 Выбор сценариев расчета численности работников- по видам экономической деятельности на горизонт планирования 66
2.2.3. Математическая модель прогноза структуры ежегодной потребности по уровням образования с учетом нормативных и демографических ограничений 74
2.2.4. Разработка методики оптимального формирования матрицы профессионально-квалификационного соответствия 79
2.3 .Верификация прогнозных показателей потребности экономики в квалифицированных
кадрах 85
2.3.1. Методические подходы к определению показателей качества прогноза 85
2.3.2. Проблемы верификации потребности экономики в кадрах 89
2.3.3. Верификация потребности экономики в кадрах по данным службы занятости о числе вакансий рабочих и служащих 90
2.4.Выводы по главе 2 95
ГЛАВА 3. Нестационарная математическая модель распределения потоков выпускников ппсол иі других учебных заведений по приемам в образовательньп: учреждения профессионального образования с учетом значимых фактров 97
3.1. Учет дополнительных факторов в модели на основе анализа социально-экономической ситуации 101
3.2. Модель распределения потоков выпускников с нестационарными коэффициентами и учетом дополнительных внутренних и внешних факторов в виде системы разностных уравнений 103
3.3. Модель распределения потоков выпускников с нестационарными коэффициентами и с учетом дополнительных внутренних факторов в матричном виде 106
3.4. Результаты расчета по математической модели распределения потоков вьшускников с нестационарными коэффициентами и учетом дополнительных внутренних факторов 110
3.5. Анализ значимости факторов и коэффициентов модели 115
3.6. Концепция и алгоритм расчета проекта контрольных цифр приема на 2008-2010 годы по образовательным учреждениям профессионального образования всех уровней на региональном и федеральном уровнях 117
3.6.1. Формирование балансовых таблиц спроса и предложения 119
3.6.2. Математическая модель формирования государственного заказа (контрольных цифр приема) на подготовку востребованных экономикой специалистов 119
3.7. Выводы по главе 3 122
ГЛАВА 4. Программный комплекс prognose, реализующий математические модели 124
4.1. Выбор сред разработки программного комплекса 124
4.1.1.Информационные системы экономико-математического моделирования и
регионального управления 124
4.1.2. Сравнительный анализ современных программных средств имита-ционного моделирования 125
4.1.3. Реализация программного комплекса на основе СУДБ SQL Server и среды разработки Borland Delphi 2006 127
4.2. База данных "Entire" по экономике, рынку труда и системе профессионального
образования на федеральном и региональном уровнях за 1990-2006 годы 134
4.2.1 Предметная область базы данных 134
4.2.2 Инфологическая модель данных. Схема данных и наполнение базы данных Entire 135 4.2.3. Физическая модель базы данных 144
4.3. Моделирующая программа Prognose 145
4.3.1 Описание пакета Prognose 145
4.3.2 Программные модули и функциональные возможности программы Prognose 147
4.3.3 Разработанные графические интерфейсы и описание работы с программой 148
4.3.4 Апробация программного комплекса Prognose 152
4.4. Выводы по главе 4 152
ГЛАВА 5. Методика согласования прогнозных потребностей экономики в кадрах с региональными и федеральными органами исполнительной в ласти 153
5.1. Основные этапы методики согласования прогнозных показателей 153
5.2. Разработка информационной системы согласования. Технология организация удаленного Интернет-доступа к системе интерактивного согласования прогнозных показателей 155
5.3. Согласование потребностей в кадрах с региональными и федеральными органами
исполнительной власти 160
5.4. Выводы по главе 5 162
Заключение и выводы по диссертации: 163
Благодарности 165
Список использованной литературы
- Социологическая методика Посталюк Н.Ю, основанная на опросе работодателей
- Основные характеристики классификаторов ОКОНХ и ОКВЭД
- Модель распределения потоков выпускников с нестационарными коэффициентами и учетом дополнительных внутренних и внешних факторов в виде системы разностных уравнений
- Сравнительный анализ современных программных средств имита-ционного моделирования
Введение к работе
ВВЕДЕНИЕ 7
ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И
ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА РЬШКЕ ТРУДА И РЬШКЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ 16
1.1. Математические модели макроэкономики 18
1.2. Модели прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах на рьшке труда
1.2.1. Социологическая методика Посталюк Н.Ю, основанная на опросе работодателей 24
1.2.2. Аналитическая модель Коровкина А.Г. по согласованию спроса и предложения рабочей силы 25
1.2.3. Модель Зуева В.Н. и Савельева А.Я. для расчета потребностей, использующая ВРП и инвестиции 26
1.2.4. Методика Агентства трудовой статистики США прогнозирования потребностей в кадрах на основе модели Р. Чейза 27
1.3. Макроэкономическая методика прогнозирования потребности экономики в
квалифицированных кадрах Центра бюджетного мониторинга ПетрГУ 30
1.3.1. Формализация методики потребностей региональных экономик в специалистах с
различным уровнем профессионального образования 32
1.3.2.Определение матриц профессионально-квалификационных соответствий между 28 укрупненными группами специальностей и профессиями по 13 отраслям экономик ОКОНХ 1.3.3.Определение потребности экономики субъекта федерации в специалистах с
различными уровнями профессионального образования в разрезе 28 укрупненных групп
специальностей 36
1.4. Модель распределения потоков выпускников школ и других учебных заведений по приемам в образовательные учреждения профессионального образования 37
1.5. Методика формирования цифр приема с позиции приведения в соответствие выпусков системы профессионального образования потребностям региональных экономик 41
1.6. Выводы по главе 1 43
ГЛАВА 2. РАЗВИТИЕ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ МЕТОДИКИ СРЕДНЕСРОЧНОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБНОСТЕЙ ЭКОНОМИКИ В КВАЛИФИЦИРОВАННЫХ
КАДРАХ 46
2.1. Перевод данных из классификатора ОКОНХ в ОКВЭД 46
2.1.1 .Основные характеристики классификаторов ОКОНХ и ОКВЭД 46
2.1.2. Сравнительные характеристики рынка труда Пермского края по ОКОНХ и ОКВЭД48
2.1.3. Разработка программного обеспечения для переходов между классификаторами.. 50
2.2. Развитие математических моделей, используемых в макроэкономической методике среднесрочного прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах... 53
2.2.1. Обоснование концептуальных положений и особенности макроэкономической
методики среднесрочного прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах 53
2.2.1.1. Потоки работников на региональных рынках труда и обоснование концептуальных положений макроэкономической методики 53
2.2.1.2. Особенности прогнозирования потребностей экономики в выпускниках системы начального профессионального образования 55
2.2.1.3. Учет уровней территориальной структуры экономики в макроэкономической модели прогнозирования потребности экономики в квалифицированных кадрах 57
2.2.2 Выбор сценариев расчета численности работников- по видам экономической
деятельности на горизонт планирования 66
2.2.3. Математическая модель прогноза структуры ежегодной потребности по уровням образования с учетом нормативных и демографических ограничений 74
2.2.4. Разработка методики оптимального формирования матрицы профессионально-квалификационного соответствия 79
2.3 .Верификация прогнозных показателей потребности экономики в квалифицированных
кадрах 85
2.3.1. Методические подходы к определению показателей качества прогноза 85
2.3.2. Проблемы верификации потребности экономики в кадрах 89
2.3.3. Верификация потребности экономики в кадрах по данным службы занятости о числе вакансий рабочих и служащих 90
2.4.Выводы по главе 2 95
ГЛАВА 3. НЕСТАЦИОНАРНАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
ПОТОКОВ ВЫПУСКНИКОВ ППСОЛ И ДРУГИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ ПО
ПРИЕМАМ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЬП УЧРЕЖДЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО
ОБРАЗОВАНИЯ С УЧЕТОМ ЗНАЧИМЫХ ФАКТРОВ 97
3.1. Учет дополнительных факторов в модели на основе анализа социально-экономической ситуации 101
3.2. Модель распределения потоков выпускников с нестационарными коэффициентами и учетом дополнительных внутренних и внешних факторов в виде системы разностных уравнений 103
3.3. Модель распределения потоков выпускников с нестационарными коэффициентами и с учетом дополнительных внутренних факторов в матричном виде 106
3.4. Результаты расчета по математической модели распределения потоков вьшускников с нестационарными коэффициентами и учетом дополнительных внутренних факторов 110
3.5. Анализ значимости факторов и коэффициентов модели 115
3.6. Концепция и алгоритм расчета проекта контрольных цифр приема на 2008-2010 годы по образовательным учреждениям профессионального образования всех уровней на региональном и федеральном уровнях 1
3.6.1. Формирование балансовых таблиц спроса и предложения 119
3.6.2. Математическая модель формирования государственного заказа (контрольных цифр приема) на подготовку востребованных экономикой специалистов 119
3.7. Выводы по главе 3 122
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС PROGNOSE, РЕАЛИЗУЮЩИЙ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ 124
4.1. Выбор сред разработки программного комплекса 124
4.1.1.Информационные системы экономико-математического моделирования и
регионального управления 124
4.1.2. Сравнительный анализ современных программных средств имита-ционного моделирования 125
4.1.3. Реализация программного комплекса на основе СУДБ SQL Server и среды разработки Borland Delphi 2006 127
4.2. База данных "Entire" по экономике, рынку труда и системе профессионального
образования на федеральном и региональном уровнях за 1990-2006 годы 134
4.2.1 Предметная область базы данных 134
4.2.2 Инфологическая модель данных. Схема данных и наполнение базы данных Entire 135 4.2.3. Физическая модель базы данных 144
4.3. Моделирующая программа Prognose 145
4.3.1 Описание пакета Prognose 145
4.3.2 Программные модули и функциональные возможности программы Prognose 147
4.3.3 Разработанные графические интерфейсы и описание работы с программой 148
4.3.4 Апробация программного комплекса Prognose 152
4.4. Выводы по главе 4 152
ГЛАВА 5. МЕТОДИКА СОГЛАСОВАНИЯ ПРОГНОЗНЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ
ЭКОНОМИКИ В КАДРАХ С РЕГИОНАЛЬНЫМИ И ФЕДЕРАЛЬНЫМИ ОРГАНАМИ
ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ В ЛАСТИ 15
3 5.1. Основные этапы методики согласования прогнозных показателей 153
5.2. Разработка информационной системы согласования. Технология организация удаленного Интернет-доступа к системе интерактивного согласования прогнозных показателей 155
5.3. Согласование потребностей в кадрах с региональными и федеральными органами
исполнительной власти 160
5.4. Выводы по главе 5 162
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ: 163
БЛАГОДАРНОСТИ 165
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 166
Приложение А. Таблицы с исходными данными и результатами моделирования потребностей экономик в специалистах с профессиональным образованием и
сформированные на их основе контрольные цифр приема для России в целом 173
АЛ. Демографические показатели и трудовые ресурсы по РФ с 1996 по 2006 год и прогноз
этих показателей с 2007 по 2015 год 173
А.2. Темпы роста производства продукции и услуг по видам экономической деятельности
(ОКВЭД) в РФ с 2006 по 2015 год 174
А.З. Динамика среднегодовой численности работников в экономике по видам
экономической деятельности по РФ до 2015 года 175
А.4. Структура прогнозной ежегодной потребности в работниках по уровням образованием
видам экономической деятельности в экономике РФ за 2010 год 177
А.5. Матрицы профессионально-квалификационного соответствия «27 видов
экономической деятельности — 28 укрупненных групп специальностей» (в расчете на
1000 специалистов ВПО, СПО и НПО) 178
А.6. Прогноз потребности экономики РФ по видам экономической деятельности (ОКВЭД)
в специалистах всех уровней профессионального образования в разрезе 28 укрупненных групп специальностей на 2010 год 181
А.7. Прогноз ежегодной потребности экономики РФ в выпускниках всех уровней
профессионального образования в разрезе 27 видов экономической деятельности
(ОКВЭД) с 2008 по 2015 год 184
А.8. Прогноз ежегодной потребности экономики РФ в выпускниках всех уровней профессионального образования в разрезе 28 укрупненных групп специальностей с
2008 по 2015 год (форма №2Ф) 187
Приложение Б. Формирование матрицы профессионально-квалификационного соответствия
«27 видов экономической деятельности - 28 укрупненных групп специальностей» для
Иркутской области (в расчете на 1000 специалистов ВПО) 190
Социологическая методика Посталюк Н.Ю, основанная на опросе работодателей
В методике, основанной на социологическом опросе работодателей самарских исследователей [19], были положены следующие базовые идеи:
1. Поскольку прогнозирование кадровых потребностей региона является ос новным звеном в целостном механизме взаимодействия, региональных рынков тру да и профессионального образования а целевым ориентиром разработки прогноза выступает использование его дляг формирования ежегодного регионального заказа на подготовку кадров в системе начального, среднего и высшего профессионально го образования, то методика анализа рынка труда предполагает, что прогнозирова ние профессионально-кадровых потребностей экономики должно строиться не в отраслевом разрезе, а разрезе профессий и специальностей.
2. В качестве основного метода сбора информации следует использовать пря мой опрос работодателей региона, так как структуры текущей и перспективной за нятости даже на однородных предприятиях имеют существенные различия. При таком подходе можно частично нивелировать фактор взаимозаменяемости специа листов поскольку о конкретной специфике структуры занятости непосредственные руководители предприятий (служб по персоналу) осведомлены достаточно хорошо.
3. В качестве дополнительных методов исследования целесообразно использо вать: вторичный анализ статистических данных и выявление трендовых тенденций в сфере занятости; анализ программ и проектов социально-экономического развития региона; анализ планов и программ инвестиций в реальный сектор экономики региона; анализ демографической статистики.
Необходимость использования дополнительных методов обусловлена, как показывает опыт апробации методики, определенным фоном субъективности оценок работодателями перспектив развития своего предприятия.
Подход «снизу», основанный на концепции прямого опроса работодателей весьма актуален и применим для «тонкой» настройки и определения потребностей рынка труда отдельного субъекта федерации.
В трудах ученых из Института народнохозяйственного прогнозирования РАН [20, 21, 22] представлена оригинальная модель, связующая спрос на рабочую силу (вакансии) w(t) и предложение - число так называемых «потенциальных работников» u{t). Под понятием «потенциальные работники» понимается та часть населения в трудоспособном возрасте страны (или региона), которая в данный момент времени не занята ни в одной из п рассматриваемых в модели отраслей экономики (г- номер отрасли,/ = 1,и). Иными словами, u(t) = P(t) L(t), где P(t) - численность населения в трудоспособном возрасте; L(t) - численность занятых в исследуемой системе занятости.
Рассматривается случай, когда, когда вместо совокупного количества вакансий w рассматривается их множествоwj,w2,...wn. Тогда с учетом допущений, принятых в [23], модель баланса спроса и предложения записывается в виде системы п +1 нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка:
Авторы отмечают, что категория «потенциальные работники» в явном виде не учитывает численности учащихся системы образования [20]. Коэффициентыщ,/л2 ---Мп- очевидно, настраиваются в процессе параметрической идентификации модели (1.9).:
Модель (1.9) не учитывает, к сожалению, аналитических тенденций развития экономики региона на ближайшую перспективу. При этом за:основу берется модель полной занятости по принципу трудоустроенное всех «потенциальных работников» u(t), а не рассчитываются реальные,потребности отраслей экономики.
Методика расчета потребностей экономики субъектов Федерации в выпускниках с ВИО, опирающаяся на такие показатели экономики как ВРИ и инвестиции; была сформулирована Савельевым А.Я- иЗуевым В.М. [24].
Расчет потребности рынка труда: в специалистах с ВПО основан на математической модели в виде уравнения:: ,Спрос= а-0 + ах- ВРП + а2- Инвестиции (Г. 10) Коэффициенты; модели : а0,ах,аг идентифицировались методом линейной регт рессии на ретроспективном промежутке. При этом; под «Спрос» понималась по-, требность экономики в выпускниках. В качестве значений «Спрос» на специалистов ВИО на ретроспективном промежутке принимались значения контрольных цифр приема вОУ ВПО, сдвинутых на. 5 лет назад, либо выпуска из ВПО (дневное, бюджет) текущего ГОДЭ; /
Недостатком этой модели являлось использование показателей выпуска из системы профессионального? образования в качестве значений «Спроса». При таком подходе, происходит подмена причины и следствия: не прогноз будущих потребностей нужно ориентировать на прошлые выпуски, а будущие выпуски нужно, ориентировать на прогноз потребностей, которые определяются ЭКОНОМИКОЙ;
Агентство трудовой статистики США на протяжении более чем пятидесяти лет проводит исследования по потребностям экономики в квалифицированных кадрах. Первоначально данное направление исследований появилось как часть макроэкономической модели В. Леонтьева, когда в 30-е гг. 20 века для изучения американской экономики он применил метод анализа межотраслевых связей с привлечением аппарата линейной алгебры. Метод стал известен под названием «затраты — выпуск» или межотраслевой баланс. В 1973 году профессор В.Леонтьев получил Нобелевскую премию по экономике за свою разработку. Таблицы межотраслевого баланса в рамках данной модели с 1936 года используются США для прогнозирования развития экономики, и в том числе для прогнозирования потребностей экономики в кадрах. На сегодняшний день таблицы межотраслевого баланса активно используются как на национальном уровне, так и на уровне штатов [25, 26]. На основе разработок В.Леонтьева профессором Робертом Чейзом была создана так называемая «модель Чейза», которая активно используется Агентством трудовой статистики США для прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах. К сожалению, в рассмотренной литературе не удалось найти описание и формализации «модели Чейза».
Агентство трудовой статистики выявляет потребности в кадрах по профессиям как путем моделирования, так и путем переговоров и опросов работодателей: представителей промышленности, частных организаций, профессиональных и торговых объединений, союзов, экспертов по подготовке кадров и работников образования. Для некоторых профессий, таких как врачи и юристы, образование и подготовка предопределены, поскольку количество таких специалистов регулируется юридически и законодательно. Для других профессий, таких как программисты или операторы, механики, потребность может динамично изменяться.
Основные характеристики классификаторов ОКОНХ и ОКВЭД
ОКОНХ представляет собой группировки видов деятельности по отраслям, отличающимся характером функций, выполняемых ими в общей системе общественного разделения труда. Классификационной единицей отрасли является состоящее на самостоятельном балансе предприятие, учреждение, организация. Каждое отдельное предприятие (организация), в зависимости от характера основного вида деятельности, может быть отнесено к одной какой-либо отрасли народного хозяйства.
ОКВЭД введен в действие с 1 января 2003 года в практику российской экономики. Этот классификатор гармонизировансо Статистической классификацией видов экономической деятельности Европейского экономического сообщества (КДЕС ред. 1) - Statistical classification of economic activities in the European Community (NACE Rev. 1), объектом классификации являются виды экономической деятельности вне зависимости от отраслевой принадлежности. ОКВЭД включает перечень классификационных группировок видов экономической деятельности и их описания, раскрывающие содержание группировок и/или дающие отсылки к другим группировкам классификатора. В ОКВЭД использованы иерархический метод классификации и последовательный метод кодирования. Код группировок видов экономической деятельности состоит из двух-шести цифровых знаков и его структура может быть представлена в следующем виде: XX - класс ХХ.Х - подкласс ХХ.ХХ -группа ХХ.ХХ.Х - подгруппа ХХ.ХХ.ХХ -вид
В классификатор введены разделы и подразделы с латинским буквенным обозначением. Двухзначные категории, которые являются самыми крупными категориями, обозначенными цифровыми кодами, представляют наиболее важные отрасли экономики. Пример использования классификационного признака «сфера деятельности»: Раздел I Транспорт и связь 60 Деятельность сухопутного транспорта 61 Деятельность водного транспорта 62 Деятельность воздушного транспорта 63 Вспомогательная и дополнительная транспортная деятельность 64 Связь 64.1 Почтовая и курьерская деятельность
Одновременно с разработкой ОКВЭД Минэкономразвития России осуществлялась разработка переходного ключа между ОКОНХ и ОКВЭД, который решает задачу установления соответствия группировок ОКОНХ группировкам ОКВЭД и является справочным инструментом для проведения сопоставлений при переходе на государственные статистические наблюдения по видам экономической деятельности.
Но так как ОКОНХ и ОКВЭД имеют различные объекты классификации, в большинстве случаев не возможно установление однозначного соответствия между кодовыми позициями обоих классификаторов. Каждой отрасли ОКОНХ приводится в соответствие несколько видов ОКВЭД.
Ниже, в таблице 2.1 приведены характеристики классификаторов ОКОНХ и ОКВЭД, включающие группировки различного уровня иерархии, их количество и способ кодирования: метод классификации и последовательный метод кодирования. Код группировок видов экономической деятельности состоит из двух-шести цифровых знаков и его структура может быть представлена в следующем виде: XX - класс ХХ.Х - подкласс ХХ.ХХ -группа ХХ.ХХ.Х - подгруппа ХХ.ХХ.ХХ -вид
В классификатор введены разделы и подразделы с латинским буквенным обозначением. Двухзначные категории, которые являются самыми крупными категориями, обозначенными цифровыми кодами, представляют наиболее важные отрасли экономики.
Пример использования классификационного признака «сфера деятельности»: Раздел I Транспорт и связь 65 Деятельность сухопутного транспорта 66 Деятельность водного транспорта 67 Деятельность воздушного транспорта 68 Вспомогательная и дополнительная транспортная деятельность 69 Связь 64.1 Почтовая и курьерская деятельность
Одновременно с разработкой ОКВЭД Минэкономразвития России осуществлялась разработка переходного ключа между ОКОНХ и ОКВЭД, который решает задачу установления соответствия группировок ОКОНХ группировкам ОКВЭД и является справочным инструментом для проведения сопоставлений при переходе на государственные статистические наблюдения по видам экономической деятельности.
Но так как ОКОНХ и ОКВЭД имеют различные объекты классификации, в большинстве случаев не возможно установление однозначного соответствия между кодовыми позициями обоих классификаторов. Каждой отрасли ОКОНХ приводится в соответствие несколько видов ОКВЭД.
Модель распределения потоков выпускников с нестационарными коэффициентами и учетом дополнительных внутренних и внешних факторов в виде системы разностных уравнений
Математическая модель представляет собой систему линейных разностных уравнений с дискретизацией по времени моментов измерения- по годам (1.18).
Запись модернизированной модели (1.18) распределения выпускников по приемам с учетом нестационарных коэффициентов и дополнительных внутренних и внешних факторов в виде системы конечно-разностных уравнений следующая: p (0 = u9m(i-i)K9r k(o+uUm(i-i)Knr_Nmjt(i)+ и9„ (0( ,_«.д (0+кпд_ (0)+uUm Wn_„mt (0+ Sk, (i)vNi(0+KnNjmjt(i)vnj(i)l (0 = 9.(0 c,(0+ (0 ,, cJi) + U9m(i-i)K9r (0 + uUm (/ - \)KUrCmt (o+pWnjt (, - 2)KNOUmt (j)KNCmx (/)+ p (І - 3) (0 VA, (0+рс, С - 4)/W, (0 с_с„Л (0 + (/-5) .,(/) , С СО+ЕГ , „(0 (0+ 7=1 ...5,..(0 (0+V (0 (0]; ръ СО = 0" - 2) W, (0 _к„, (0 + РСтЛ 0" - 4) сОУ„, (0 с_к„ (0+ 0--зЖда _ + (/-5)1 , +«711я(0 „_ (0 + и11я (i-l)KUr_Vmt (/)+/ (/ - 5)KVOUntk (i)Kv_Kk{i)+ рУяЛ (/ - 6) я., (/) „_„. t (/)+2 [ , x_Vj_mM (i)vVj (І)+ +K» (0 (0+ с_к„., (0 (0+ _к,.д (0 (0] (З -4)
В модели (3.4) заменены 21 стационарный коэффициент на 21 нестационарный: 18 коэффициентов K-x_Ykm , обозначающих долю лиц потока X, вливающихся в поток Y, 3 коэффициентов Кхои , обозначающих передаточную функцию отсева студентов потока X. Добавлены слагаемые, содержащие дополнительные внутренние факторы модели:
1. в приеме НПО PN (/):
U9m(i)Kng Ntm(г)обозначающих выпускников, не имеющих 9 классов образования или общего среднего образования, в приеме НПО.
2. в приеме СПО Рс (г): pcm,k ( - $)КсоитЛ (S)Kcr_cri, W + PCmJt (l - A)Kcoun k (1)Кс_стЛ (0- выпускники СПО прошлых лет, получающих повторное СПО.
3. в приеме ВПО Рк (г): PvnSl - Ъ)КУоит,н{1)КУ_кп, ( ) + рут - Ь)КУоит,к{1)КУг_ут№ - выпускники ВПО текущего года и прошлых лет, получающих повторное ВПО.
4. Для каждого из 3-х уравнений приемов последним слагаемым в виде сумм по j = 1.. J другим регионам РФ добавлены члены, учитывающие выпускников школ и выпускников ОУ ПО из этих j-ых регионов, принятых на соответст вующий уровень ПО в m-ый регион. Например, для системы ВПО такой допол нительный член учитывает 11-тиклассников, выпускников НПО, СПО и ВПО, поступивших учиться в вузы данного т -ого региона из всех других регионов: l "- W,, (0 + ..,(0 (0+кс_ъ_л 0WC„ (0 +KVJ, Wv„ (0] где Кх v коэффициенты, определяющие доли лиц потока X, вливающихся в.поток ВПО m-ого СФ из каждого другого j -ого СФ (j т).
В зависимости выходных потоков (выпусков) ОУ от входных потоков (приемов) (1.15)-(1.17) также вводится нестационарные коэффициенты передаточных функций. Так для системы НПО и СПО выпуски определяются следующим образом: V (i) = KmvJi)PNJi-2) (3.5) VcJi) = Kco„Ji)PcJi-4) (3.6) где KN0U , Ксои - нестационарные коэффициенты передаточной функции (коэффициенты отсева) для НПО и СПО; Для системы ВПО помимо ввода нестационарных коэффициентов предусматривается деление выпускников на 3 потока: бакалавров, специалистов и магистров согласно выше приведенной схеме.
Общие выпуски бакалавров и специалистов с временной задержкой относительно приемов в 4 и 5 лет записываются как: VBJi) = KB0„Ji)PvJi-4) (3.7) VsJi) = KSODJi)PvJi-5) (3.8) где KB0U k (г), KSOum k (0 коэффициенты отсева бакалавров и специалистов;
Выпуск магистров определяется выпусками бакалавров и специалистов, поступивших в магистратуру 2 года назад с учетом (3.7) и (3.8). VMJi) = KmaJi){K0_uJi)VBJi-2) + Ks_uJi)VsJi-2)} (3.9) где KD м k (і), Ks M t (і) - коэффициенты, характеризующие доли выпускников бакалавров и специалистов, которые поступили в магистратуру 2 года назад; К мои " коэффициент отсева магистров;
Уравнения (3.4)-(3.9) представляют собой систему 8 линейных разностных уравнений с нестационарными коэффициентами, необходимую для прогнозирования потоков приемов и выпусков системы профессионального образования с учетом дополнительных внешних и внутренних факторов.
Базовая математическая модель представляла собой систему линейных конечно-разностных 6 уравнений (по 2 уравнения о приемах и выпусках для 3-х уровней профессионального образования) с постоянными 21 коэффициентами для каждого из 81 субъектов федерации. Модель была уточнена за счет введения нестационарных коэффициентов (21+13+7=41), добавления в уравнения 8 слагаемых, содержащих дополнительные внутренние факторы для приемов НПО, СПО ВПО, а также 2-х уравнений для выпусков бакалавров и магистров системой ВПО для каждого из 81 субъектам Федерации по 28 укрупненным группам специальностей.
Сравнительный анализ современных программных средств имита-ционного моделирования
Предметная область базы данных «Entire» представлена большим массивом информации, которую можно собрать в 4 основные блока:
1) Блок данных по демографии: данные о численность населения, процессах рождаемости и смертности, миграционных потоках.
2) Блок данных по системе профессионального образования (ПО): данные числе и типе образовательных учреждениях, данные о контингенте, потоках приемов и выпусков в государственные и негосударственные образовательные учреждения (ОУ) всех уровней: ВПО, СПО и НПО по формам обучения (дневное, вечернее; заочное) и видам финансирования обучения (бюджет, ПВЗ) в разрезе 28 укрупненных групп специальностей по образовательным учреждениям регионов РФ.
3) Блок данных по структуре трудовых ресурсов (занятые и работники по отраслям экономики, видам экономической деятельности и уровням образования.
4) Показатели социально-экономического развития регионов по отраслям экономики и видам экономической деятельности
5) Блок данных о деятельности аспирантур и докторантур.
В качестве источников первичной информации для формирования базы выступали разработочные таблицы по формам государственной статистической отчетности, официальные государственные и ведомственные статсборники, формируемые Госкомстатом, Минфином, Минэкономразвитием России, Рострудом, Ро-собразованием, ГИВЦ Россобразования, а также региональная и отраслевая статистика [50, 51, 52, 42, 43, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84]. Такой исходный массив достоверной информации позволяет проводить многофакторный анализ экономики, системы образования и рынка труда.
База данных «Entire» - реляционная база данных, состоит из 54 таблиц, насчитывает более 4 миллионов записей.
Все таблицы базы данных «Entire» можно отнести к нескольким разделам, в соответствии с содержанием и предназначением данных из предметной области, помещенных в эти таблицы. Вместе данные разделы составляют инфологическую модель данных [85]:
1. Таблицы связанные с географическими объектами: страны и денежные единицы, федеральные округа, экономические районы, субъекты РФ, муниципалитеты РФ.
2. Таблицы с данными о населении по субъектам Российской федерации: численность постоянного и трудоспособного населения, рождаемость и смертность.
3. Таблицы данных по образовательным учреждениям общего и профессионального образования РФ. Отражены контингент, а также потоки учащихся и студентов между различными уровнями общего и профессионального образования. Наиболее полно представлена информация по высшему профессиональному образованию. Информация по приемам и выпускам всех уровней профессионального образования приведена в разрезе 28 укрупненных учебных групп специальностей.
4. Таблицы, отражающие данные по экономике и промышленности по отраслям экономики и видам экономической деятельности для всех субъектов федерации: данные о среднегодовой численности работников, ВРП, индекс промышленного производства, доля оплаты труда, основные фонды в отраслях экономики и другие макроэкономические показатели.
5. Таблицы с данными о деятельности аспирантур и докторантур в вузах Российской Федерации.
6. Таблицы, содержащие данные по расходам федерального, регионального и местных бюджетов по разделу 1400 (0700) «Образование» (подразделам 1403 135 (0703), 1404 (0704), 1406 (0706) - «начальное, среднее и высшее профессиональное образование», и подразделу 1402 (0702) «Общее образование»). 7. Вспомогательные таблицы справочного характера: общероссийские классификаторы и кодификаторы, такие как классификатор групп специальностей, кодификатор отраслей народного хозяйства; источники информации, данные сотрудников, отвечающих за наполнение таблиц, и другая разнообразная информация:
Рассмотрим более подробно некоторые таблицы базы данных Entire и степень их наполнения.
Таблицы, связанные с географическими объектами: В данной группе 6 таблиц со следующими названиями: Countries (191), Fo (7), Subjects (92), Rajons (15), Locus (3389), Reg_Status (23). В скобках с наименованием каждой таблицы указаны число записей. Общее число записей в данной группе таблиц- 3717. В своей мнемонике названия отражают сущность хранящихся данных. Нумерация объектов по возможности совпадает с общепринятой государственной нумерацией. Например, в таблице Subjects, описание которой приведено в таблице 1.1 и фрагмент на рис. 1.1, содержится информация по субъектам РФ в соответствии с нумерацией налоговых зон, кроме того, указаны, названия регионов, площадь субъекта-Федерации, информация о национальностях, веб-сайт администрации СФ; есть связи с федеральными округами, экономическими районами и страной.
