Индикаторы взаимосвязи системы образования и рынка труда: разработка и апробация

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Обеспечение согласованности региональных систем профессионального образования с запросами рынка труда является государственной задачей стратегической важности. Это обуславливает необходимость разработки методического инструментария, позволяющего оперативно проводить объективную оценку текущего состояния региональных образовательных систем в контексте их взаимодействия с рынками труда регионов. Цель статьи – представить результаты исследования по разработке индикаторов взаимосвязи системы образования и рынка труда и апробации расчета этих индикаторов на российских регионах.

Материалы и методы. Методология исследования включает обоснование, разработку и формализацию индикаторов взаимосвязи системы образования и рынка труда. Первый индикатор характеризует потенциальную возможность региональной системы профессионального образования по обеспечению мест для приема собственных выпускников 9 и 11-х классов школ. Второй индикатор оценивает обеспеченность регионального рынка труда выпускниками региональной системы профессионального образования. Для расчета предложенных индикаторов используются данные официальной статистической отчетности.

Результаты исследования. В ходе исследования с использованием данных статистики за 2020 г. проведен расчет предложенных индикаторов для всех российских субъектов. На основе кластерного анализа расчетных значений индикаторов проведена типологизация российских регионов, в ходе которой выделено пять типов устойчивых объединений регионов с однородными характеристиками: «обеспеченность ниже среднего – средний потенциал», «обеспеченность выше среднего – средний потенциал», «низкая обеспеченность – низкий потенциал», «высокая обеспеченность – потенциал ниже среднего», «обеспеченность средняя – высокий потенциал». Выявлены сильные и слабые стороны региональных образовательных систем, в том числе в контексте их взаимодействия с рынками труда регионов.

Обсуждение и заключение. Разработанные индикаторы позволяют провести оперативную оценку потенциальных возможностей регионов по обеспечению выпускников школ профессиональным образованием, а также кадровой потребности экономики выпускниками вузов и профессиональных образовательных организаций. Результаты исследования будут полезны исполнительным органам государственной власти при разработке рекомендаций по приведению систем образования в соответствие с приоритетами развития регионов, укреплению и развитию региональных образовательных систем.

Об авторах

Ирина Сергеевна Степусь

Петрозаводский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: stepus@petrsu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5070-0273
Scopus Author ID: 57197761821
ResearcherId: H-1098-2016

начальник отдела прогнозирования Центра бюджетного мониторинга, кандидат экономических наук

Россия, г. Петрозаводск

Александр Олегович Аверьянов

Петрозаводский государственный университет

Email: aver@petrsu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2884-8110
Scopus Author ID: 57223919786
ResearcherId: AGK-3166-2022

ведущий специалист отдела прогнозирования Центра бюджетного мониторинга, 

Россия, г. Петрозаводск

Валерий Алексеевич Гуртов

Петрозаводский государственный университет

Email: vgurt@petrsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2442-7389
Scopus Author ID: 57196059838
ResearcherId: D-5286-2015

директор Центра бюджетного мониторинга, доктор физико-математических наук, профессор

Россия, г. Петрозаводск

Список литературы

  1. Голенкова З. Т., Кошарная Г. Б., Кошарный В. П. Влияние образования на повышение конкурентоспособности работников на рынке труда // Интеграция образования. 2018. Т. 22, № 2. С. 262–273. doi: https://doi.org/10.15507/1991-9468.091.022.201802.262-273
  2. Константиновский Д. Л., Попова Е. С. Отношение молодежи к образованию в современной России // Общественные науки и современность. 2016. № 1. С. 5–19. URL: http://www.isras.ru/publ. html?id=4410&printmode (дата обращения: 20.03.2022).
  3. Иррациональность поведения абитуриентов как фактор дисбаланса рынков труда и образовательных услуг региона / Д. А. Гайнанов [и др.] // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022. Т. 15, № 1. С. 194–208. doi: https://doi.org/10.15838/esc.2022.1.79.10
  4. Froumin I., Leshukov O. National-Regional Relationships in Federal Higher Education Systems: The Case of Russian Federation // Higher Education Forum, Hiroshima University. 2015. Vol. 12. Р. 77–94. doi: http://doi. org/10.15027/37330
  5. Образовательная миграция молодежи и оптимизация сети вузов в разных по размеру городах / Н. К. Габдрахманов [и др.] // Вопросы образования. 2022. № 2. С. 88–116. doi: https://doi.org/10.17323/1814- 9545-2022-2-88-116
  6. Лешуков О. В., Лисюткин М. А. Управление региональными системами высшего образования в России: возможные подходы // Университетское управление: практика и анализ. 2015. № 6. С. 29–40. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-regionalnymi-sistemami-vysshego-obrazovaniya-v-rossii- vozmozhnye-podhody/viewer (дата обращения: 20.03.2022).
  7. Леонтьева Л. С., Авилкина С. В. Система высшего образования как стратегический ресурс регионального развития // Государственное управление. Электронный вестник. 2021. Вып. 86. С. 200–219. doi: https://doi.org/10.24412/2070-1381-2021-86-200-219
  8. Блинова Т. Н., Федотов А. В., Коваленко А. А. Соответствие структуры подготовки кадров с высшим образованием потребностям экономики: проблемы и решения // Университетское управление: практика и анализ. 2021. Т. 25, № 2. С. 13–33. doi: https://doi.org/10.15826/umpa.2021.02.012
  9. Строев В. В. Доступность региональных систем профессионального образования для населения // Региональная экономика: теория и практика. 2007. № 49. С. 123–128. URL: https://www.fin-izdat.ru/journal/ region/detail.php?ID=6912 (дата обращения: 20.03.2022).
  10. Атрашенко А. Н. Типизация региональных образовательных систем // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2013. Вып. 12 (140). С. 152–157. URL: https://vestnik.tspu.edu.ru/ archive.html?year=2013&issue=12&article_id=4646 (дата обращения: 20.03.2022).
  11. Allmendinger J. Educational Systems and Labor Market Outcomes // European Sociological Review. 1989. Vol. 5, issue 3. P. 231–250. doi: https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.esr.a036524
  12. Bertoletti A., Berbegal-Mirabent J., Agasisti T. Higher Education Systems and Regional Economic Development in Europe: A Combined Approach Using Econometric and Machine Learning Methods // Socio-Economic Planning Sciences. 2022. Vol. 82, part A. doi: https://doi.org/10.1016/j.seps.2022.101231
  13. Agasisti T., Barra C., Zotti R. Research, Knowledge Transfer, and Innovation: The Effect of Italian Universities’ Efficiency on Local Economic Development 2006−2012 // Journal of Regional Science. 2019. Vol. 59, issue 5. P. 819–849. doi: http://dx.doi.org/10.1111/jors.12427
  14. Harmonization Problems of the Education Systems Indicators in the BriCs Countries / D. Yampolskaya [et al.] // BRICS Law Journal. 2019. Vol. 6, no. 1. P. 5–40. doi: https://doi.org/10.21684/2412-2343- 2019-6-1-5-40
  15. Innovation in the Digital Era: New Labor Market and Educational Changes / S. L. M. Mello [et al.] // Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação. 2019. Vol. 28, issue 106. P. 66–87. doi: http://doi.org/10.1590/ s0104-40362019002702511
  16. Lauder H., Mayhew K. Higher Education and the Labour Market: An Introduction // Oxford Review of Education. 2020. Vol. 46, issue 1. P. 1–9. doi: http://doi.org/10.1080/03054985.2019.1699714
  17. Bezler O., Sedlarski T. Quantitative Analysis of the Interaction of the Labor Market and the Higher Education Market (on the Example of Kazakhstan) // Economic Studies Journal, Bulgarian Academy of Sciences – Economic Research Institute. 2022. Issue 2. P. 137–156. URL: https://ideas.repec.org/a/bas/econst/ y2022i2p137-156.html (дата обращения: 20.03.2022).
  18. Traini C. Expert Judgements on Education Systems’ Characteristics: A New Dataset // SSRN. 2019. doi: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3435597
  19. Shu F., Sugimoto C., Larivière V. The Institutionalized Stratification of the Chinese Higher Education System // OSF Preprints. 2020. P. 1‒10. doi: http://dx.doi.org/10.31219/osf.io/q3zkb
  20. Bayard S., Imlig F., Schmid S. Socio-Spatial Conditions of Educational Participation: A Typology of Municipalities in the Canton of Zurich // Education Sciences. 2022. Vol. 12, issue 2. doi: https://doi.org/10.3390/ educsci12020073
  21. Bol T., van de Werfhorst H. G. Educational Systems and the Trade-off between Labor Market Allocation and Equality of Educational Opportunity // Comparative Education Review. 2013. Vol. 57, no. 2. P. 285–308. doi: https://doi.org/10.1086/669122
  22. Bacher J., Koblbauer C., Leitgöb H. Small Differences Matter: How Regional Distinctions in Educational and Labour Market Policy Account for Heterogeneity in NEET Rates // Journal for Labour Market Research. 2017. Vol. 51. doi: https://doi.org/10.1186/s12651-017-0232-6
  23. Mulligan G., Reid N., Moore M. A Typology of Metropolitan Labor Markets in the US // Cities. 2014. Vol. 41, suppl. 1. P. 512–529. doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2014.06.001
  24. Симакова А. В., Гуртов В. А. Потенциал системы профессионального образования территорий Арктической зоны России // Непрерывное образование: XXI век. 2020. Вып. 3 (31). doi: http://dx.doi. org/10.15393/j5.art.2020.6053
  25. Гуртов В., Питухин Е., Серова Л. Моделирование потребностей экономики в кадрах с профессиональным образованием // Проблемы прогнозирования. 2007. № 6. С. 91–108. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-potrebnostey-ekonomiki-v-kadrah-s-professionalnym-obrazovaniem/viewer (дата обращения: 20.03.2022).
  26. Gurtov V. A., Pitukhin E. A. The Impact of Pension Reform on the Forecasted Employed Population in the Regions of the Arctic and the Far East // Studies on Russian Economic Development. 2020. Vol. 31, no. 4. P. 411–420. doi: https://doi.org/10.1134/S1075700720040073
  27. Кашницкий И. С., Мкртчян Н. В., Лешуков О. В. Межрегиональная миграция молодежи в России: комплексный анализ демографической статистики // Вопросы образования. 2016. № 3. С. 169–203. doi: https://doi.org/10.17323/1814-9545-2016-3-169-203
  28. Лебедкина Н. С., Александрова Ю. К., Орлова В. В. Анализ миграционных потоков молодежи на территории субъектов Российской Федерации // Векторы благополучия: экономика и социум. 2021. № 2 (41). С. 57–72. doi: https://doi.org/10.18799/26584956/2021/2(41)/1099
  29. Ильина Л. А., Нагимова И. А., Комарова Е. С. Состояние и типологизация процессов образовательной миграции в России и мире // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Сер.: Экономика. 2019. Т. 4, № 30. C. 164‒171. doi: https://doi.org/10.17122/2541-8904-2019-4-30-164-171
  30. Карминская Т. Д., Исламутдинов В. Ф. Влияние высшего и среднего профессионального образования на развитие экономики Ханты-Мансийского автономного округа – Югры // Экономика региона. 2021. Т. 17, вып. 2. С. 445–459. doi: https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-2-7
  31. Образовательная миграция в регионах ресурсного типа / М. В. Курбатова [и др.] // Мир России. 2022. Т. 31, № 1. С. 91–112. doi: https://doi.org/10.17323/1811-038X-2022-31-1-91-112

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Степусь И.С., Аверьянов А.О., Гуртов В.А., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Журнал "Интеграция образования" основан в 1996 году.
Реестровая запись ПИ № ФС 77-70142 от 16 июня 2017 г.

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».