<<
>>

Методы формирования контрольных цифр приема

 
Специфика современного этапа развития российского общества обусловила необходимость перехода от существовавшего ранее механизма директивного определения контрольных цифр приема к более адекватному реалиям механизму формирования и конкурсного размещения государственного задания на подготовку специалистов с высшим профессиональным образованием.

Необходимость более полного удовлетворения текущих и перспективных потребностей экономики и социальной сферы в специалистах определенной квалификации накладывает дополнительные требования на систему формирования и конкурсного размещения государственного задания. Это становится особенно актуальным в условиях расширения числа участников образовательного процесса. Основой для разработки проектировок контрольных цифр приема должны являться анализ рынка труда и прогноз потребности в специалистах на среднесрочную перспективу с учетом демографической ситуации и межрегиональной миграции специалистов. Однако низкий уровень фактической межрегиональной мобильности может рассматриваться в качестве основания для прогнозирования потребностей рынка труда в выпускниках системы профессионального образования на уровне субъектов Федерации (как это проводится в настоящее время).
Существует подход, основанный на отраслевом принципе в предположении, что структура человеческого капитала, необходимая для производства единицы продукции, не имеет значительных региональных различий, а определяется уровнем технологий и организации труда для различных отраслей экономики. При определенной корректировке, обеспечивающей учет региональной специфики, применимость этого подхода во многом определяется качеством параметрической настройки соответствующей модели прогноза.
Как утверждают авторы [2], «эта методика расчета, называемая “технологической” методикой, обладает свойством универсальности для всех субъектов Федерации, в разрезе всех отраслей экономики и для всех уровней образования». Обоснование методики, алгоритмы расчета и пригодность ее для различных уровней профессионального образования были разработаны в Петрозаводском государственном университете. При этом предполагается, что структура промышленного производства в рамках отдельных субъектов Федерации достаточно консервативна и меняется плавно, не выходя за пределы планирования. Анализ показывает, что эта модель является вариантом нормативного подхода, применявшегося для решения аналогичной задачи Госпланом СССР.
Возможен другой подход, основанный на использовании сочетания социологических и статистических методов. При этом используются методы экспертного анкетирования работодателей с целью определения потребностей в кадрах в рамках группы предприятий (организаций) на территории региона с последующей статистической обработкой результатов анкетирования. Эта методика в большей степени отражает локальную территориальную потребность в квалифицированных кадрах, однако распространение полученных при этом результатов на более широкую группу (например, на предприятия других отраслей), как и в предыдущем случае, требует дополнительных исследований для определения соответствующих корректирующих коэффициентов. Представляется, что оптимальным является сочетание двух этих подходов, с целью использования преимуществ каждого из них и максимальной компенсации недостатков.
В этом случае появляется возможность априорного моделирования и оценки точности прогнозирования на основе уже известной информации.
Формирование и утверждение контрольных цифр приема основывается на многошаговой процедуре, обеспечивающей учет предложений множества участников образовательного процесса, основными из которых являются федеральные и региональные органы исполнительной власти, другие распорядители средств федерального бюджета, имеющие в своем ведении образовательные учреждения. Результаты размещения контрольных цифр приема по укрупненным группам специальностей в сфере ВПО проиллюстрированы диаграммой (см. рис. 5.1). Увеличение контрольных цифр приема произошло по следующим укрупненным группам: социальные науки, сфера обслуживания, автоматика и управление. Наибольшее сокращение по группам: культура и искусство, металлургия и машиностроение, оружие и системы вооружения. По остальным группам контрольные цифры приема остались практически на уровне 2004/2005 учебного года (изменение не превышает 5%).
Для сравнения приведем отклонение контрольных цифр приема в магистратуру по укрупненным группам специальностей (см. рис. 5.2). Для анализа приема магистров были использованы сведения о высших учебных заведениях, изложенные в формах государственного статистического наблюдения 3-НК, информационной системы Министерства образования и науки России.
Анализ приема магистров показывает, что рост в 2005/2006 учебном году относительно 2004/2005 учебного года охватывает практически все направления подготовки в магистратуру. Исключение составляет прием магистров по группам: геология, разведка и разработка полезных ископаемых; безопасность жизнедеятельности, природообустройство и защита окружающей среды.
Обобщая результаты проведенного анализа, можно отметить, что изменения, происходящие в экономике и обществе, не в полной степени отражаются в системе формирования государственного задания на подготовку специалистов. С одной стороны, это связано с определенной консервативностью системы образования, поскольку фактически результаты сегодняшних коррекций проявятся на рынке труда через 4—5 лет, одновременно это обеспечивает определенную защиту от спекулятивных изменений спроса, имеющих локальный, сиюминутный характер и не связанных с реальными тенденциями изменений. С другой стороны, сами механизмы формирования государственного задания требуют определенной коррекции — в первую очередь в целях более адекватного прогнозирования перспективных потребностей рынка труда с учетом устойчивых тенденций изменения социально-экономической структуры.


 

   Рисунок 			 

 

   Рисунок
 

   1— физико-математические науки; 2 — естественные науки; 3 — гуманитарные науки; 4 — социальные науки; 5 — образование и педагогика; 6 — здравоохранение; 7 — культура и искусство; 8 — экономика и управление; 9 — информационная безопасность; 10 — сфера обслуживания; 11 — сельское и рыбное хозяйство; 12 — геодезия и землеустройство; 13 — геология, разведка и разработка полезных ископаемых; 14 — энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника; 15 — металлургия, машиностроение и материалообработка; 16 — авиационная и ракетно-космическая техника; 17 — оружие и системы вооружения; 18 — морская техника; 19 — транспортные средства; 20 — приборостроение и оптотехника; 21 — электронная техника, радиотехника и связь; 22 — автоматика и управление; 23 — информатика и вычислительная техника; 24 — химическая и биотехнологии; 25 — воспроизводство и переработка лесных ресурсов; 26 — технология продовольственных продуктов и потребительских товаров; 27 — архитектура и строительство; 28 — безопасность жизнедеятельности, природооб- устройство и защита окружающей среды.
 

   Рис. 5.1. Отклонение контрольных цифр приема по укрупненным группам специальностей, 2005/2006 учебный год (% от 2004/2005 учебного года) 

 

   Рис. 5.1. Отклонение контрольных цифр приема по укрупненным группам специальностей, 2005/2006 учебный год (% от 2004/2005 учебного года) 

  

У1фупненные группы специальностей
1— физико-математические науки; 2 — естественные науки; 3 — гуманитарные науки; 4 — социальные науки; 5 — образование и педагогика; 6 — здравоохранение; 7 — культура и искусство; 8 — экономика и управление; 9 — информационная безопасность; 10 — сфера обслуживания; 11 — сельское и рыбное хозяйство; 12 — геодезия и землеустройство; 13 — геология, разведка и разработка полезных ископаемых; 14 — энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника; 15 — металлургия, машиностроение и материа- лообработка; 16 — авиационная и ракетно-космическая техника; 17 — оружие и системы вооружения; 18 — морская техника; 19 — транспортные средства; 20 — приборостроение и оптотехника; 21 — электронная техника, радиотехника и связь; 22 — автоматика и управление; 23 — информатика и вычислительная техника; 24 — химическая и биотехнологии; 25 — воспроизводство и переработка лесных ресурсов; 26 — технология продовольственных продуктов и потребительских товаров; 27 — архитектура и строительство; 28 — безопасность жизнедеятельности, природообустройство и защита окружающей среды.
Рис. 5.2. Отклонение контрольных цифр приема в магистратуру по укрупненным группам специальностей, 2005/2006 учебный год (% от 2004/2005 учебного года)
Отдельно следует отметить необходимость прогнозирования и соответствующего реагирования на появление новых потребностей, новых специальностей и соответствующих квалификаций, связанных с изменением социально-экономической структуры в направлении к постиндустриальному обществу. Отсутствие анализа потребности в высококвалифицированных кадрах определенного профиля и долгосрочного рыночного прогноза может привести либо к дефициту специалистов, либо к перепроизводству специалистов определенного профиля3. Схема краткосрочного планирования основывается на ближайших потребностях вузов и ресурсных возможностях государства. Такой подход продолжает схему «от достигнутого уровня» и не отвечает на вопрос «сколько в дей
ствительности необходимо высококвалифицированных кадров». Схема ориентирована на тезис «сколько можем», а не «сколько нужно». Поэтому необходимо прогнозирование потребности в высококвалифицированных кадрах для решения задач социально-экономического развития России. 
<< | >>
Источник: Абанкина И.В. и др.. Государственное финансирование высшего профессионального образования - Издательский дом ГУ ВШЭ, Москва. - 353 с.. 2008

Еще по теме Методы формирования контрольных цифр приема:

  1. Подходы к формированию контрольных цифр приема в магистратуру
  2. ЗАДАЧА КОНТРОЛЬНЫХ ЦИФР И ПРОБЛЕМА РАВНОВЕСИЯ
  3. Тема 3 Освоение приемов формирования и развития команды
  4. Документальные приемы исследования операций по формированию финансовых результатов и использованию прибыли
  5. Глава 29 МЕТОДЫ И ПРИЕМЫ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА
  6. 4 методы, приемы и спосооы экономического анализа
  7. Методы и приемы адаптации персонала
  8. Методы и приемы отбора персонала
  9. Понятие приема, способа и метода экономического анализа
  10. 1.7. Методы и способы (технические приемы) налогообложения
  11. 13.3. Анализ четырех цифр
  12. 4.3.10. Эвристические методы и приемы решения творческих задач
  13. 2.2. Методы и приемы экономического анализа
  14. 3. Приемы и методы анализа.
  15. Приемы и методы проектного анализа