Содержание к диссертации
Введение
1. Методологические основы исследования воспроизводства кадрового потенциала ит-отрасли в условиях непрерывной подготовки специалистов 20
1.1. Характеристика научных категорий «отраслевой кадровый потенциал», «непрерывная профессиональная подготовка» (теоретические подходы к рассмотрению) 20
1.2. Кадровый потенциал ИТ-отрасли и вузов: сущность и структурные компоненты 31
1.3. Особенности системы воспроизводства кадрового потенциала ИТ-отрасли и вузов 41
1.4. Современные проблемы управления процессом формирования и возмещения кадров ИТ-отрасли и вузов 50
2. Характеристика и анализ формирования кадрового потенциала ит-отрасли 60
2.1. Мониторинг текущей и перспективной ситуации на рынке труда в ИТ-отрасли Российской Федерации 60
2.2. Оценка профильных систем подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров в вузах 74
2.3 Анализ кадрового резерва ИТ-отрасли и вузов 89
2.4. Основные направления развития системы воспроизводства кадрового потенциала ИТ-отрасли и вузов 101
3. Профессиональная подготовка специалистов как основа воспроизводства кадрового потенциала ит отрасли 118
3.1. Определение профессиональных компетенций ИТ-специалистов на основе опыта европейских квалификационных рамок и профессиональных стандартов
3.2. Структура секторальной рамки квалификации кадров по направлению подготовки «Информационный менеджмент» 131
3.3. Факторы влияния на систему воспроизводства кадрового потенциала ИТ-отрасли и вузов 155
3.4. Концептуальный подход к формированию системы прогнозирования спроса работодателей на квалификацию кадров 166
3.5. Формализация процесса движения кадров в условиях повышения их квалификации 191
4. Методологические положения по развитию системы планирования кадрового потенциала ит-отрасли в условиях непрерывной подготовки специалистов и руководящих кадров
4.1. Динамическая модель прогнозирования спроса работодателей на квалификацию кадров 204
4.2. Формирование сценариев развития кадрового потенциала ИТ-отрасли на основе агентной модели 222
4.3. Экономико-математическая модель подготовки профильных специалистов и управленческих кадров для ИТ-отрасли и профессорско-преподавательского состава вузов 230
4.4. Индикаторы управления процессом воспроизводства кадрового потенциала ИТ-отрасли и вузов за счет внутренних резервов 253
4.5. Информационная поддержка процесса управления воспроизводством кадров 255
вузов
5. Методические положения по организации подготовки ит-кадров в рамках стратегического партнерства вуза и отраслевых организаций 269
5.1. Концепция многоуровневой профессионально-ориентированной информационной подготовки отраслевых специалистов 269
5.2. Классификация направлений подготовки ИТ-специалистов 277
5.3. Экономическое обоснование результатов исследования 283
Заключение 288
Список литературы 298
- Кадровый потенциал ИТ-отрасли и вузов: сущность и структурные компоненты
- Оценка профильных систем подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров в вузах
- Структура секторальной рамки квалификации кадров по направлению подготовки «Информационный менеджмент»
- Формирование сценариев развития кадрового потенциала ИТ-отрасли на основе агентной модели
Кадровый потенциал ИТ-отрасли и вузов: сущность и структурные компоненты
Трудовой ресурс, кадры, кадровый и трудовой потенциалы изучаются с разных позиций проблем управления. Проблемам изучения кадрового потенциала посвящены работы многих отечественных экономистов: Богачева В.Ф., Грачева М. В., Генкина Б.М., Журавлевой П.В., Игнатова В. Г., А.В. Кабакова В. С, Кибанова А.Я., Курошевой Г. М., Митрофановой Е.А., Одеговой Ю.Г., Осипова А. П. , Старобинского Э. Г., ЩекинаГ. В. и многих других.
Проблемы воспроизводства кадров нашли свое отражение в научных трудах классиков экономической теории - А. Смита, К. Маркса, А. Маршалла, Дж. Кейнса, Ф. Тейлора, А. Маслоу, П. Дерингера и др. Проблемам изучения кадрового потенциала посвящены работы многих отечественных экономистов: Богачева В.Ф., Грачева М. В., Генкина Б.М., Журавлевой П.В., Игнатова В. Г., А.В. Кабакова В. С, Кибанова А.Я.,. Курошевой Г. М., Митрофановой Е.А., Одеговой Ю.Г., Осипова А. П. , Старобинского Э. Г., Щекина Г. В. и многих других.
Проблемы воспроизводства кадров нашли свое отражение в научных трудах классиков экономической теории - А. Смита, К. Маркса, А. Маршалла, Дж. Кейнса, Ф. Тейлора, А. Маслоу, П. Дерингера и др. Проблемам управления рынком труда посвящены работы М.Гарсия-Исера, А. Э. Котляра, А.Кашепова, А. Кочетова, И.С. Маслову, М. Москвиной, А.Рофе, Э.Саруханова, С.Смирновой, Л.Сосновской. Проблемам управления рынком труда посвящены работы М.Гарсия-Исера, А. Э. Котляра, А.Кашепова, А. Кочетова, И.С. Маслову, М. Москвиной, А.Рофе, Э.Саруханова, С.Смирновой, Л.Сосновской.
Категорию «кадры», как правило, рассматривают как совокупность занятых работников, составляющих основу трудовых ресурсов. Этого определения придерживаются в своих работах Грачев М. В., Игнатов В. Г., А.В. Кабаков В. С, Богачев В.Ф., Осипов А. П. , Одегова Ю.Г., Журавлева П.В., Курошева Г. М., Старобинский Э. Г., Щекин Г. В. и др. У Курошевой Г.М. есть уточнение, что в состав кадров можно отнести только работников, «обладающих профессиональной трудоспособностью, т.е. имеющих специальную подготовку», при том, что трудовой ресурс - все фактические и потенциальные работники, обладающие способностью к труду [77]. В некоторых определениях кадры предприятия — это часть персонала, включая основных (штатных - их численность отражается в штатном расписании, постоянных), как правило, квалифицированных работников. Персонал (от лат. personalis - личный) - это личный состав организации, включающий всех наемных работников, а также работающих собственников и совладельцев. В [24] под персоналом понимается весь трудовой коллектив, включая производственных работников и управленческие кадры. В 70-е годы в науке и практике управления США стало использоваться понятие «человеческие ресурсы» вместо понятия «персонала».
Профессионально-квалификационная структура кадров складывается под воздействием профессионального и квалификационного разделения труда, где профессия является особым видом трудовой деятельности, требующим определенных теоретических и практических навыков, а в пределах профессии выделяют специальность, как вид деятельности, который имеет свою специфику и требует от работников дополнительных специальных знаний и навыков. Работники различаются уровнем квалификации, т. е. степенью овладения той или иной профессией или специальностью, ее уровень отражается в квалификационных (тарифных) разрядах и категориях, являющихся показателями степени сложности работ.
К категории работников относят граждан, заключивших трудовой договор. К категории работодателей относят работающих самостоятельно собственников средств производства или его представителей, постоянно нанимающих для работы одного или многих лиц. Рынок труда является важной сферой социально-трудовых отношений, где в качестве его основных характеристик являются предложение рабочей силы (контингент незанятого населения, ищущего работу) и спрос на рабочую силу или неукомплектованные рабочие места, отражающие неудовлетворенную часть общей потребности народного хозяйства в кадрах. В данном случае используется понятие профессионального рынка труда, в котором объединяются интересы и возможности в зависимости от профессии, сферы занятости и квалификации кадров.
Квалификация (от лат. qualis — качество). С точки зрения профессии, квалификация расценивается как уровень мастерства, необходимый для выполнения конкретной трудовой деятельности, с точки зрения обучения в системе среднего и высшего профессионального образования (СПО и ВПО) -результатом образовательных программ, подтверждаемый дипломов, аттестатом, степенью. Существует третье значение, которое объединяет профессиональный и образовательный смысл квалификации - совокупность четко определенных результатов обучения и формальных профессиональных требований к ее присвоению [20]. Кроме того, квалификация должна отражать ценность работника на рынке труда и определять цели для дальнейшей профессиональной подготовки.
Кабаков B.C., Богачев В.Ф., Осипов А. П. разделяют понятия кадров и кадрового потенциала, считая, что кадры - это совокупность работников определенных профессии и уровня подготовки, то кадровый потенциал включает себя кадры и их возможности к осуществлению целенаправленных действий в зависимости от поставленных задач производства [66]. В работах Кибанова А.Я. подчеркивается, что если к трудовому ресурсу относят трудоспособную часть всего населения страны, а это в том числе и незанятые в экономике, то кадры выделяют из этой категории, если они имеют возможность трудиться, то есть производить материальные блага и услуги в соответствии с целями организации или предприятия, закрепленную с работодателем трудовым договором, обладают определенными качественными характеристиками (профессией, специальностью, квалификацией, компетентностью и пр.), что позволяют отнести их к определенной категории персонала [71]. При этом в современных условиях к кадрам предприятия или организации могут быть отнесены лица, не являющиеся непосредственно персоналом, но участвующие в его деятельности, например, входя в совет директоров, являясь акционером, в случае аутсорсинга (выполнения процессов сторонней организацией).
Кадровый потенциал предприятия - многогранное понятие. Сам термин потенциал в своем этимологическом значении происходит от латинского слова potentia (возможность, мощность, сила), что означает скрытую возможность, мощность, запас, может быть отнесен к характеристике любого ресурса. По мнению Кравченко А. И. термином «кадровый потенциал» характеризуют скрытые резервы, еще не использованные возможности и способности. А развитие кадрового потенциала предполагает не столько воспроизводство имеющихся кадров и их качеств, сколько формирование нового поколения работников, прирост у них новых профессиональных качеств.
Оценка профильных систем подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров в вузах
Для решении проблемы дефицита высококвалифицированных ИТ-кадров и ИТ-менеджеров низового и среднего звена, научно-педагогических кадров вузов процесс формирования кадрового потенциала должен опираться на предшествующие ему анализ текущей кадровой ситуации и планирование перспектив его воспроизводства. Кадровое планирование определяет конкурентоспособность организации, позволяя обеспечить ее персоналом для решения производственных задач «в нужное время, в нужном количестве и с соответствующей квалификацией» [71]. Создает условия для мотивации работников к росту их производительности и эффективности труда, предоставляя ему возможности к реализации и развитию своих способностей и профессиональных навыков и при этом соблюдая интересы и цели организации. В [55] планирование потребностей в кадрах связано с необходимостью также определять спрос на их дополнительное обучение при «несоответствии между профессиональными знаниями и навыками, которыми должен обладать персонал организации для реализации ее целей (в настоящий период и в будущем), и теми знаниями и навыками, которыми он обладает в действительности».
Кадровое прогнозирование базируется на сопоставлении прогнозов спроса и предложения кадров определенной квалификации в целях определения их дефицита или избытка на перспективу [71]. Формирование и внедрение механизмов прогнозирования спроса на квалификацию выделены в качестве одной из приоритетных задач центром изучения проблем профессионального образования программы TEMPUS. Однако эта задача требует соблюдения требования ресурсного обеспечения удовлетворения этого спроса. Важно учитывать соблюдение равновесие между потребностями в кадрах и возможностями систем профессионального образования. Понимать, что образовательный процесс, прежде всего, должен быть обеспечен качественным профессорско-преподавательским составом, потенциал которого необходимо своевременно восполнять и поддерживать на должном качественном и количественном уровне. В этой связи одной из основных решаемых задач в исследовании является создание динамической модели прогнозирования спроса работодателей на квалификацию специалистов и проведение на ее основе сценарного анализа для оценки тенденций к изменению потребности в персонале предприятия ИТ-отрасли и вуза.
Необходимость выработки предложений и разработки модели вызвана: 1. Отсутствием эффективных механизмов взаимодействия бизнеса и вузов по вопросам прогнозирования их кадровой потребности в квалифицированных кадрах и управленческого персонале. 2. Отсутствием эффективной системы прогнозирования и мониторинга кадровой потребности ИТ-отрасли по уровням квалификации, образования (ВПО, ДПО) и профессиям. 3. Отсутствием соответствия между возможностями системы вузовского образования и потребностями бизнеса, изменениям спроса рынка труда, технологии мониторинга трудоустройства выпускников. 4. Отсутствием инструментов регулирования баланса спроса и предложения на рынках труда и научно-обоснованных эффективных механизмов формирования контрольных цифр приема на подготовку кадров в вузе. Концептуальная основа разработанной в диссертационном исследовании модели - развитие системы образования для удовлетворения потребностей рынка труда в ИТ-отрасли. Сущность прогноза - определение возможностей подготовки кадров в зависимости от изменения ключевых показателей.
Модель прогнозирования основана на следующих методах и моделях: - системный подход в отношении трех подсистем: ИТ-отрасли, рынка труда, рынка образовательных услуг; - динамический подход - анализ тенденций изменений экономических показателей на основе многофакторной экономико-математической модели при использовании прогнозных значений демографических и экономических показателей. Формализацией и составлением прогноза потребностей региональной экономики в специалистах занимаются Васильев В.Н., Гуртов В.А., Питухин Е.А. Ими в рамках проекта Центра бюджетного мониторинга Петрозаводского государственного университета разработана обобщенная модель социально-экономической системы «Экономика - рынок труда -профессиональное образование». Ученые Института управления бизнес-процессов и экономики Сибирского федерального университета занимаются проблемами моделирования кадровой потребности на территории Красноярского края. Есть модели прогнозирования роста потребности в ИТ-кадрах АПКиТ.
Разработанные ранее макроэкономические модели прогнозирования кадровой потребности региональной экономики [35, 52, 114] не учитывают темпы и уровень развития ИТ-отрасли, рынка труда и населения страны, возрастные изменения кадрового состава работодателей и вуза, необходимость поддержки высокого квалификационного уровня ППС вуза. Существующие модели прогнозирования потребности рынка труда не учитывают потребности вуза в воспроизводстве и повышении квалификации кадров, которые также изменяются со временем, и, к сожалению, в последние годы - не в лучшую сторону. Старение кадров и пассивное повышение квалификационного уровня молодых преподавателей, у которых нет достаточных финансовых средств и мотивационных причин продолжать исследовательскую деятельность для получения ученой степени доктора наук, определяют четкие уже перспективы снижения квалификационного уровня кадрового обеспечения высшей школы. Можно сколько угодно определять прогноз количества востребованных кадров на ближайший горизонт, но важно при этом оценить, есть ли ресурс для его подготовки.
Принципиальными отличиями от существующих моделей являются: 1) Учет влияния демографических, экономических и социальных факторов на изменение структуры подготовки кадров. 2) Выделение ключевых показателей регулирования воспроизводства с учетом сохранения возрастной и профессионально-квалификационной структур вуза и предприятий ИТ-отрасли. 3) Формирование сценариев развития, в том числе за счет изменений в демографической ситуации, увеличения количества бюджетных мест для ликвидации дефицита кадров, целевой подготовки специалистов в рамках партнерства с компаниями-работодателями, развития ИТ-отрасли (увеличения потребности в ИТ-специалистах), изменения заработной платы специалистов в ИТ-сфере и других отраслях (соизмеримость).
Разработанная в исследовании методика решения задачи прогнозирования спроса работодателей на квалификацию специалистов основана на учете движения кадров в результате изменения в профессионально-квалификационной и возрастной структурах кадров вуза и организации - партнера вуза, требующего повышения квалификации кадрового резерва. Это такие изменения как старение кадров - а значит уход персонала старше 70 лет, текучесть кадров, производственная необходимость роста численности, изменение квалификационного уровня работника, возможный отток работников из ИТ-сферы в другую отрасль, не требующей ИТ-навыков, в случае более высокого там уровня зарплат.
Графическое представление движения кадровых ресурсов по уровням и ступеням повышения квалификации вузов и ИТ-организаций - партнеров представлено нарис. 7. Воспроизводственная система состоит из трех блоков квалификаций. Восполнение (воспроизводство) кадров каждого из блоков происходит за счет повышения квалификации своих работников в системе образования, выпускников вуза (специалитета, бакалавриата, магистратуры, аспирантуры, докторантуры), а также в случае возникновения дефицита - за счет рынка труда.
Структура секторальной рамки квалификации кадров по направлению подготовки «Информационный менеджмент»
Постановлением правительства № 244 (от 28.03 2012 г.), в 2012 г. вузам России предоставлено 490775 бюджетных мест. В это количество входят 360 473 места для бакалавров, 62 053 - для магистров и 68 249 - для специалистов. В 1991 г. законодательно была установлена норма не менее 170 человек на 10 тысяч населения. В новом законопроекте предусматривается не менее чем 800 студентов из расчета на каждые 10000 человек в возрасте от 17 до 30 лет, проживающих в РФ, то есть те, кто может быть принят в вуз по возрасту - ранее верхняя планка была до 35 лет. В этом случае из расчета 42674 тыс. чел. в возрасте от 15 до 35 лет и 5-летнего в среднем обучения бюджетных мест стоит ожидать в размере 505 тыс.
Численность профессорско-преподавательского состава в государственных вузах России в 2011/12 учебном году составляла 319 тыс. человек, из них 20% -докторов наук, 525 - кандидатов наук (рис. 33, 34). В среднем показатель текучести кадров в вузах 1-2 % (табл. 3). Таблица З
Каждый вуз имеет многоуровневую квалификационную структуру кадрового потенциала. В каждый момент времени по всем направлениям и специальностям, по которым предоставляется образовательная услуга, вуз должен обладать высококвалифицированным персоналом в достаточном объеме.
Здесь возникает узкое место управления - естественное старение кадров. Из-за известных причин в свое время вузы потеряли целую возрастную категорию персонала. Сегодня этот провал в возрастной структуре приходится на преподавателей от 40 до 50 лет. По статистике, люди именно этого возраста считаются наиболее деятельным, успешными, продуктивными.
На рис. 35 видно, что хотя по прошествии 10 лет пропорциональное соотношение возрастных групп от 20 до 29 лет, 30-39 лет и 40-49 лет в 1997 г. должны примерно повторится в 2007 г. в пропорциональном соотношении 30-39 лет, 40-49 лет и старше 50 лет (с учетом перехода через 10 лет сотрудника в новую возрастную категорию), в реальности же возрастная категория 30-летних к 2007 г. сократилась в группе 40-летних с 20,6% (1997 г.) до 17,6%. При этом в остальных возрастных группах ситуация более оптимистична. В т.ч. это касается и молодых научно-педагогических работников, которые в 1997 г. составляли 10,8% (возрастная группа до 29 лет), а в 2007 г. - 22,6% (возрастная группа 30-39 лет).
Особенностью воспроизводственной пирамиды вуза является большой процент «потерь», готовя кадры для отрасли, только часть выпускаемых специалистов остается работать непосредственно в вузе. Высокие требования к квалификации преподавателей вуза и достаточно долгий срок их подготовки также отражаются на сложности процесса воспроизводства его кадров. Квалификационная пирамида иерархий вуза представлена шестью позициями: студент - дипломированный специалист - аспирант - кандидат наук - докторант -доктор наук. При этом воспроизводственный процесс в вузах в значительной мере опирается на собственные ресурсы. 50,0% 1
Соответственно, им на смену должны прийти доктора наук - представители креативной элиты, ряды которых должны восполнить молодые доктора наук, составляющие ранее слой предэлиты; - слой постэлиты (старше 70 лет) - специалисты, которые добились высокого статуса в науке, хотя часть из них уже не создает новых идей. Принадлежность значительной части докторов наук к слою постэлиты, возрастная категория которых старше 70 лет, означает, что через 5-10 лет численность докторов наук сократится именно на их число.
Анализ возрастной и квалификационной структуры ППС ГУУ и результатов подготовки кадров за 2013 г. показал, что 14% численности ППС составляет сотрудники старше 70 лет (причем к этой возрастной категории относится треть докторов наук университета). А это значит, что если, предположим, они единовременно решат уйти из вуза, то восполнить такую потерю можно только на 20% из числа кандидатов наук, защитившихся в 2013 г., и на 5%, из защитивших в том же году докторскую (рис. 36, табл. 4). Существует ряд проблем, сложившихся в системе профессионального образования. Одной из них является сокращение численности профессорско-преподавательского состава, в том числе высшей квалификации - кандидатов и докторов наук.
Формирование сценариев развития кадрового потенциала ИТ-отрасли на основе агентной модели
Работодатель (в нашем случае, можно говорить обо всей ИТ-отрасли, не деля ее на ИТ-организации (специализированные предприятия отрасли) и организации, в которых специалисты работают по полученной специальности (профессии) на разных уровнях должностной иерархии, вряд ли обратится к вузу за выпускниками или возможностью целевой подготовки в аспирантуре или докторантуре. Повышение квалификации ведущих специалистов или менеджеров, как правило, осуществляется в системе бизнес-образования - на уровне МВА и ЕМВА. Однако, именно вуз готовит специалистов с высшим образованием, но базового уровня профессиональной квалификации. Это выпускники бакалавриата, специалитета, магистратуры. Самой главной проблемой в этом случае является запаздывание системы профессионального образования из-за длительности периода обучения: соответственно 4 и 5 лет для бакалавриата и специалитета, и еще 2 года магистратуры.
Рынок труда в исследовании будет являться неким совокупным понятием базы вакансий отраслевых предприятий для выпускников ИТ-профессий. Причем потенциальное рабочее место не будет иметь прямой связи с информационными технологиями. А это предполагает потери образовательной системы, так как выпускники трудоустроились не по полученной профессии, а, значит, в дальнейшем вместо профессионального развития потеряют полученную квалификацию.
В модели воспроизводства кадрового потенциала вуза и ИТ-организации, являющимся непосредственным работодателем подготавливаемых вузом выпускников, имеются три блока квалификаций, связанных между собой восходящим потоком движения субъектов в условиях непрерывного профессионального образования. Каждый из блоков состоит из образовательных ступеней повышения квалификации - обучение в вузе для получения высшего образования (в проекте секторальной рамки это 2 уровень квалификации -бакалавриат и 4 уровень квалификации - специалитет и магистратура), аспирантуре или в системе бизнес-образования MBA / ЕМВА (6 и 7 уровень квалификации) и докторантуре (8 уровень квалификации). Квалификация определяет категорию профессорско-преподавательского состава (преподаватели без степени, кандидаты и доктора наук) и персонала организации - работодателя (дипломированные специалисты и менеджмент низового звена, менеджмент среднего звена, топ-менеджмент).
Все три блока модели системы повышения квалификации связаны между собой: часть выпускников і-ой ступени повышения квалификации поступают на следующую і+1 ступень или трудоустраиваются в вузе или ИТ-организации на і-ом квалификационном уровне, часть персонала вуза или ИТ-организации повышает свою текущую і-ую квалификацию на следующей і+l ступени, т. е. выход одного блока представляет собой вход другого иерархии карьерного роста. При этом учитывается, что для перемещения на позицию вверх по профессиональной лестнице специалисты с высшим образованием ИТ-организации, как правило, получают дополнительное профессиональное образование в системе МВА или ЕМВА, а не послевузовское образование в аспирантуре или докторантуре.
В модели воспроизводства ключевыми факторами изменения числа персонала на каждом уровне квалификации является текучесть кадров (ротация из-за смены деятельности, естественное выбытие), старение кадров и выход на пенсию, карьерный рост непосредственно связанный с повышением квалификационного уровня.
Как любой процесс, воспроизводство кадров любой квалификации нуждается в регулировании. Задача ключевого показателя определить отклонение и инициировать управляющее воздействие на систему.
Особенностью исследования воспроизводственного процесса является проведение анализа в некотором временном интервале: процесс восполнения кадров каждого квалификационного уровня за счет внутренних резервов длителен и предполагает затраты определенного количества лет на подготовку в вузе (5 лет - специалитет, 4 года бакалавриат, 2 года магистратуры), аспирантуре (3 года), в МВА (от 1 до 3 лет) и докторантуре (3 года), в ЕМВА (от 1 до 3 лет).
Кроме того, для приобретения практического опыта на каждом уровне иерархии менеджмента организации - 5 лет и на формирование научного задела, приобретение исследовательских навыков и знаний, необходимых для разработки диссертационного исследования на соискание ученой степени доктора наук, как правило, дополнительно затрачивается еще около 8 лет.
Процесс подготовки кадров высшей квалификации - доктора наук или топ менеджмента - при соблюдении условия прохождения каждой воспроизводственной стадии можно разбить на интервалы: обучение в вузе (1-ая образовательная ступень для получения 2 и 4 уровня квалификации по секторальной рамке) - ti+5 или ti+4 или ti+б лет, подготовка в аспирантуре- t2+3 или в MBA - t2+2 год (П-ая образовательная ступень для получения 6 уровня квалификации по секторальной рамке), подготовка в ЕМВА - із+2 год (Ш-ая образовательная ступень для получения 7 уровня квалификации по секторальной рамке) или в докторантуре (Ш-я воспроизводственная стадия) (Ш-ая образовательная ступень для получения 8 уровня квалификации по секторальной рамке), 3+3. Существует ряд показателей, которые влияют на динамику численности обучающихся, профессорско-преподавательского состава в вузах, персонала в организации. Это коэффициент результативности обучения (отношение выпускников п года к числу поступивших в n-у году, где у - срок подготовки в институте, аспирантуре, докторантуре, профессионального обучения); коэффициент текучести персонала (отношение разницы между численностью персонала t и t-1 года к численности персонала t года), коэффициент старения кадров, рост потребности в кадрах, привлекательность зарплатного уровня в не профессиональной сфере, а также прирост рождаемости, влияющий на цифры приема. Показатели, позволяющие своевременно оценить и внести соответствующие коррективы в систему управления кадровыми ресурсами вуза, представлены в приложении 8. Эти показатели характерны, в первую очередь, для управления воспроизводственной системой вуза, более чувствительному к приему новых сотрудников со стороны и несвоевременному квалификационному росту. Однако в последнее время в условиях увеличивающейся текучести кадров в организации проблема сохранения практики ведения проектов и знаний, интеллектуальной базы организации стоит также остро.