WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаМатематика, Геометрія, Статистика → Статистика трудових ресурсів - Реферат

Статистика трудових ресурсів - Реферат

1) вивільнення з роботи фахівців, що раніше працювали на цих посадах (у зв'язку з виходом на пенсію, переходом на іншу роботу, переїздом до іншого регіону тощо — фактори, вплив яких легко оцінити й урахувати);

2) появи нових робочих місць за рахунок розвитку окремих підприємств, галузей чи регіонів.

Урахування впливу цього — останнього — фактора і становить головну проблему в управлінні вищою освітою в умовах обмеженості ресурсів. Для встановлення додаткової потреби можуть бути використані різні методи: штатно-номенклатурний, нормативний, екстраполяції, нормативів насиченості, експертних оцінок. Але всі вони зорієнтовані здебільшого на встановлення кількісної потреби у спеціалістах. У цьому й полягає їх головний недолік.

Якісний показник потреби в кадрах фахівців, який характеризуватиме кваліфікаційний склад потреби, має спиратися на нормативний показник спеціалістомісткості, який є одним з різновидів показника трудомісткості:

Використовуючи метод нормативних показників спеціалістомісткості, найскладніше встановити техніко-економічний показник діяльності підприємств щодо якого розраховується певний показник спеціалістомісткості. Обґрунтовуючи фактори, які впливають на чисельність та професійно-кваліфікаційний склад кадрів, уважають, що в зміні чисельності виявляється вплив динаміки екстенсивних факторів, а в зміні їх професійно-кваліфікаційної структури — динаміки інтенсивних факторів відтворення кадрів.

складною є також задача оцінювання вкладу груп спеціалістів, які різняться між собою за ступенем участі, у створення ефекту (наприклад — продукції). Адже цей ефект має бути розподілений між такими групами згідно з їх вкладом. Інакше кажучи, необхідно виявити взаємозв'язок між ефектом, структурою та чисельністю зайнятих фахівців. Як відомо, кількісні параметри такого взаємозв'язку можуть бути обчислені та статистично обґрунтовані методом кореляційно-регресійного аналізу.

Проілюструємо можливості цього методу при розв'язуванні задачі з оцінювання взаємозв'язку між чисельністю й структурою кадрів фахівців та кінцевими техніко-економічними показниками, розглянувши результати відповідного розрахунку по підприємствах машинобудівної галузі (за даними, здобутими в лабораторії Міносвіти України вивчення попиту щодо фахівців з вищою освітою та їх використання).

Для побудови моделей були використані розглянуті далі показники.

Результативні:

чисельність основних категорій фахівців із вищою освітою, робота яких на підприємстві забезпечує виробництво продукції:

y1 — інженерів;

y2 — інженерів-машинобудівників;

структура чисельності фахівців:

y3 — частка всіх фахівців із вищою освітою щодо загальної чисельності виробничого персоналу;

y4 — частка інженерів щодо чисельності фахівців із вищою освітою;

y5 — частка інженерів-машинобудівників щодо чисельності фахівців із вищою освітою.

факторні:

абсолютні, які відображають

розмір ефекту:

x1 — обсяг товарної продукції;

розмір підприємства:

x2 — вартість основних виробничих засобів;

x3 — чисельність виробничого персоналу;

x4 — чисельність робітників.

відносні, що характеризують

технічний рівень виробництва:

z1 — коефіцієнт механізації праці;

z2 — вік обладнання;

z3 — фондоозброєність;

ефективність використання живої та уречевленої праці:

z4 — виробіток;

z5 — фондовіддача.

Із 225 побудованих з використанням наведених показників двофакторних регресійних моделей (необхідність побудови дво-, а не багатофакторних моделей була зумовлена обмеженістю статистичної сукупності, яка розглядалась), після оцінювання істотності зв'язків за допомогою F-критерію, залишилось 7 моделей, придатних для подальшого аналізу:

y1 = 14,6 + 0,0035x1 + 75,43z1;

y1 = 13,9 + 0,0036x1 + 0,59z3;

y2 = 58,3 – 5,05z2 + 24,81z5;

y2 = – 22,1 + 0,0025x1 + 45,69z1;

y2 = 7,3 + 0,0025x1 – 0,20z3;

y3 = 0,116 + 0,0039z2 – 0,139z1;

y5 = – 0,143 + 1,7 10–6x1 + 0,731z1.

Тобто, як і можна було передбачити, істотним виявився зв'язок між чисельністю інженерів та інженерів-машинобудівників і обсягом продукції, а в чотирьох із семи моделей — між структурою та чисельністю фахівців і технічним рівнем виробництва, який був виражений коефіцієнтом механізації праці. Обчислені кількісні значення взаємозв'язків (коефіцієнти регресії) і можуть бути використані для науково обґрунтованого прогнозу потреби щодо фахівців із вищою освітою (у нашому прикладі — інженерів та інженерів-машинобудівників). Причому йтиметься про потребу не окремого підприємства, де зростання обсягів виробництва та механізації праці пов'язані з упровадженням окремого організаційно-технічного заходу, для якого потреба щодо фахівців закладена в проект, а про потребу підприємств галузі в межах регіону чи країни в цілому.

Слід підкреслити, що прогнозування потреби у фахівцях — це комплексне, науково обґрунтоване передбачення розвитку, установлення очікуваної чисельності фахівців, їх професійної структури за регіонами, підприємствами чи сферами діяльності. Практично використовуються два підходи до вирішення задачі прогнозування. Відповідно до першого, майбутній стан об'єкта розглядається і формується на підставі сучасного стану: яким він буде (чи може бути) у системі тенденцій, що склалися? Досягається це шляхом екстраполяції. Другий підхід у прогнозуванні базується на цільовому описанні об'єкту шляхом розв'язання зворотної задачі — від майбутнього до теперішнього. Тобто йдеться про побудову моделі незалежно від тенденцій, що склалися і прогнозуються на майбутнє. Для такої моделі параметри задаються метою, яка повинна обумовити напрямок руху.

У прогнозуванні потреби з використанням цільового підходу важливу роль відіграють нормативи забезпеченості спеціалістами, бо при цьому як норматив закладається результат, якого хочуть досягнути. Використання нормативів для прогнозування має як позитивний, так і негативний бік. Позитивний полягає в тому, що за допомогою наукового обґрунтування нормативів відшукують кількісний і якісний вимір потреб, що і дозволяє встановити необхідну в майбутньому чисельність фахівців (див. наведений раніше приклад щодо машинобудівної галузі). З іншого боку, недоліком таких нормативів є їх статичність: установлений за даними звітного періоду рівень коефіцієнтів насиченості пропонується використовувати в майбутньому, в умовах, що змінилися.

Але цей останній недолік ще більше притаманний методу екстраполяції, надійність якого є досить високою лише за середньострокового (до 3 років) прогнозування. У нашому випадку необхідне прогнозування щонайменше на 10 років, за які зміни в країні обов'язково стануться, і торкнеться це кожного члена суспільства, а також суспільства в цілому. Тому і більш ефективним для прогнозування (і не тільки потреби у фахівцях) є використання цільового підходу. Останній, як уже зазначалося, не лише встановлює залежності в майбутньому, а й указує напрямки розвитку для досягнення цього майбутнього стану.

Щодо нашої теми це стосується змін у структурі підготовки фахівців. Тобто — у структурі вищої школи. Для того щоб розробити обґрунтовані рекомендації зі зміни структури підготовки студентів у вузах з певною фаховою спеціалізацією або окремого регіону чи країни в цілому, необхідно:

1) дати оцінку роботі вузів з підготовки спеціалістів та їх територіального розподілу в передпрогнозному періоді;

2) установити розмір та структуру додаткової потреби на прогнозний період;

3) оцінити ресурсні можливості вузів з підготовки необхідної кількості фахівців.

Виконати розрахунки для аналізу та прогнозування підготовки спеціалістів у вузах регіону можна за наведеною далі схемою (рис. 13.2).

Рис. 13.2. Схема комплексного аналізу та прогнозування підготовки спеціалістів з вищою освітою у вузах регіону

Практичне впровадження наведеної методики аналізу та прогнозування кон'юнктури ринку праці спеціалістів потребує насамперед створення і використання для збору та обробки необхідної інформації автоматизованих банків даних різних рівнів, які були б об'єднані в єдину систему. Окремі елементи такої системи вже розроблені в процесі виконання науково-дослідних робіт у цьому напрямку лабораторією аналізу потреби та використання спеціалістів з вищою освітою Міносвіти України.

1 За національною практикою визначення зайнятості за матеріалами вибіркових обстежень населення з питань економічної активності, що впроваджені органами державної статистики з жовтня 1995 року, до економічно активного може бути віднесене населення у віці від 15 до 70 років включно.

2 Методика обчислення рівня безробіття, що застосовується європейською комісією ООн, передбачає віднесення зазначеної категорії осіб до чисельності безробітних.

Loading...

 
 

Цікаве