Quantitative characteristics of the labor potential of students enrolled in pharmaceutical education programs

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Introduction. Studying the labor potential of the student population is the first step towards studying the reasons for the imbalance of supply and demand in the labor market in the pharmacy segment.

The purpose of the study is to study the quantitative characteristics of the labor potential of the contingent of students mastering secondary vocational education and higher education programs in the Russian Federation.

Material and methods. The object of the study is the student population. The source of quantitative data is federal statistical observation forms (SPO-1, VPO-1).

Results and discussion. The total number of VO students in the Russian Federation is 18,865 people, of which budget students are 52.7% (9,943 people), commercial students are 47.3% (8,922 people). Of the 85 constituent entities of the Russian Federation, training of specialists with higher education was carried out in 53 constituent entities. A retrospective analysis of VPO-1 showed a significant decrease in the supply of labor resources from the VO system.

The total number of SPO contingent in the Russian Federation is 44,143 people. The ratio of budget and commercial students is 14.1% (16,177 people) and 85.9% (37,909 people), respectively. 30% of students (1,867 people) studied at the expense of the federal budget. Training was carried out in 79 constituent entities of the Russian Federation. A retrospective analysis of SVE-1 shows a steady increase in the volume of labor supply generated by the SVE personnel training system.

Conclusion. There are 63,008 people in the pharmaceutical education system of the Russian Federation. The main share of supply is graduates of vocational training programs (70%), which corresponds to the structure of the personnel request of pharmacies. The main trend in changes in the quantitative characteristics of labor potential is a significant increase in the number of students in secondary vocational education and a reduction in the volume of training in the higher education system. The volume of training in the constituent entities of the Russian Federation is uneven.

About the authors

Daria Sergeevna Gritsanenko

Saint-Petersburg State Chemical-Pharmaceutical University

Author for correspondence.
Email: daria.gritsanenko@pharminnotech.com
ORCID iD: 0000-0002-5359-9454

Head of the Educational and Methodological Department, Senior Lecturer

Russian Federation, st. Professora Popova, 14, letter A, St. Petersburg, 197022

Igor Anatolyevich Narkevich

Saint-Petersburg State Chemical-Pharmaceutical University

Email: igor.narkevich@pharminnotech.com
ORCID iD: 0000-0002-5483-6626

Rector, Doctor of Pharmacy, Professor

Russian Federation, st. Professora Popova, 14, letter A, St. Petersburg, 197022

Yulia Gennadievna Ilyinova

Saint-Petersburg State Chemical-Pharmaceutical University

Email: yulia.ilynova@pharminnotech.com
ORCID iD: 0000-0001-9827-3653

Vice Rector for Academic Affairs, Associate Professor

Russian Federation, st. Professora Popova, 14, letter A, St. Petersburg, 197022

Sergey Zakirdzhanovich Umarov

Saint-Petersburg State Chemical-Pharmaceutical University

Email: usz@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-0771-6143

Head of Department, Doctor of Pharmacy, Professor

Russian Federation, st. Professora Popova, 14, letter A, St. Petersburg, 197022

References

  1. Zatepyakin O.A., YAsinskij D.YU. The concept of labor force: the problem of identification and a new look. Fundamental'nye issledovaniya. 2017; 7: 112–21. EDN ZBNACN (in Russian).
  2. Basic methodological provisions on the classification of statistical data on the composition of the labor force, economic activity and employment status (approved Resolution of the State Statistics Committee of the Russian Federation No. 67 dated 25.05.93) (in Russian).
  3. Rad'ko S.G. Conceptual and terminological features of understanding the category of "labor potential". Human Progress. 2020; 6 (1): 7. doi: 10.34709/IM.161.7. EDN PNNHQC (in Russian).
  4. Miletic Z.; Plazonic N. Impact of Changes in Human Capital Potential on Macroecononomic Trends. Ekonomski Vjesnik. 2018; 31 (2): 413–25.
  5. Zarubina T.A. "Human potential" and "labor potential": differences in the definition of concepts. Alleya nauki. 2017; 1 (8): 218–21. EDN YNTJMR.
  6. SHugal' N.B., Ozerova O.K., Zorina O.A., Migunova D.YU. Высшее образование в России: статистический обзор. Nac. issled. un-t «Vysshaya shkola ekonomiki». Moscow: HSE, 2021.
  7. Annual report on the results of Monitoring the quality of training in the Russian Federation. Moscow: Ministry of Education of the Russian Federation, 2022. [electronic resource]. Access mode: https://docs.edu.gov.ru/document/43076915034c38dedd86a9ae59775cdc (accessed 20.01.2023).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Number of students in higher pharmaceutical education programs as of October 1, 2021 by constituent entities of the Russian Federation, people

Download (878KB)
3. Fig. 2. Dynamics of changes in the number of persons accepted for training, studying and successfully completing training in higher pharmaceutical education programs for the period 2014–2021, Russian Federation, people

Download (640KB)
4. Fig. 3. Number of students in secondary vocational pharmaceutical education programs as of October 1, 2021, broken down by constituent entities of the Russian Federation, people

Download (617KB)
5. Fig. 4. Dynamics of changes in the number of persons accepted for training, studying and successfully completing training in secondary vocational pharmaceutical education programs for the period 2014–2021, Russian Federation, people

Download (750KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».