Региональная экономика и управление: электронный научный журнал // Номер журнала: №2 (66), 2021

Оценка влияния региональных факторов социально-экономического развития на структуру кадров системы общего образования

Assessment of the influence of regional factors of socio-economic development on the personnel structure of the general education system

Авторы


кандидат экономических наук, доцент, научный сотрудник Центра комплексных социологических исследований
Россия, Красноярский государственный педагогический университет им. В.П.Aстафьева
eggrigoreva2016@mail.ru


кандидат психологических наук, доцент, директор Центра комплексных социологических исследований
Россия, Красноярский государственный педагогический университет им. В.П.Aстафьева
nla@ippd.ru


Кандидат педагогических наук, младший научный сотрудник Центра комплексных социологических исследований
Россия, Красноярский государственный педагогический университет им. В.П.Aстафьева
dar603@yandex.ru

Аннотация

Цель статьи – оценка влияния региональных факторов на структуру кадров. Выделены три группы факторов – экономическая и демографическая ситуации, состояние социальной инфраструктуры региона. Получены модели образовательной, квалификационной и возрастной структуры кадров на примере учителей как работников отрасли образования. Сделаны выводы, что, возрастная структура всех учителей зависит от демографической ситуации, а на возрастную структуру мужчин также влияет развитие экономики региона.

Ключевые слова

региональные факторы социально-экономического развития, система общего образования, структура кадров системы общего образования, субъекты Российской Федерации.

Финасирование

Статья подготовлена при поддержке КГАУ «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности» в рамках проекта «Комплексное исследование профессиональных дефицитов и затруднений учителей Красноярского края»

Рекомендуемая ссылка
Григорьева Евгения Гербовна , Новопашина Лариса Александровна , Кузина Дарья Владимировна
Оценка влияния региональных факторов социально-экономического развития на структуру кадров системы общего образования// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №2 (66). Номер статьи: 6611. Дата публикации: . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6611/
Authors

Grigorieva Evgenya Gerbovna
PhD in Economics, associate Professor, Researcher of the Center for Comprehensive Sociological Research
Russia, Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P.Astafyev
eggrigoreva2016@mail.ru

Novopashina Larisa Aleksandrovna
PhD in Psychology, associate Professor, Director of the Center for Comprehensive Sociological Research
Russia, Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P.Astafyev
nla@ippd.ru

Kuzina Darya Vladimirovna
PhD in Pedagogy, Junior Researcher of the Center for Comprehensive Sociological Research
Russia, Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P.Astafyev
dar603@yandex.ru

Abstract

The purpose of the article is to present factor analysis results of the staff’ structure. Three groups of factors was identified – economic and demographic, the state of social infrastructure. Models of the educational, qualification and age staff’ structure have been obtained on the example of teachers as employees of the general education system. It is concluded that the age structure depends on the demographic situation, the male age structure depends on the development of the economy also.

Keywords

regional factors of socio-economic development, the general education system, the structure of the personnel of the general education system, constituent entities of the Russian Federation.

Project finance

The study was carried out within the framework of the project "Comprehensive study of professional deficits of teachers in the Krasnoyarsk territory", conducted with the financial support of the Krasnoyarsk regional science Foundation on the basis of the Krasnoyarsk state pedagogical University named after V. P. Astafiev.

Suggested Citation
Grigorieva Evgenya Gerbovna , Novopashina Larisa Aleksandrovna , Kuzina Darya Vladimirovna
Assessment of the influence of regional factors of socio-economic development on the personnel structure of the general education system. Regional economy and management: electronic scientific journal. №2 (66). Art. #6611. Date issued: 2021-04-30. Available at: https://eee-region.ru/article/6611/

Print Friendly, PDF & Email

Введение

Перечень факторов внешней среды, определяющих структуру кадров организаций, достаточно традиционен. К ним относят особенности экономической, демографической ситуаций, характеристики социально-культурной среды и прочее. Учет этих факторов необходим при проведении экономического анализа, оценке эффективности использования труда, оценке кадрового потенциала как отдельной организации, так и отрасли в целом. Считается, что они определяют степень обеспеченности кадрами, уровни образования, квалификации, социально-демографические характеристики работников. Но, в какой степени эти факторы воздействуют на характеристики персонала, остроту кадровых проблем, практические нигде не упоминается.

Министерство просвещения Российской Федерации, разрабатывая и реализуя государственную политику в сфере общего образования, обеспечивая государственные гарантии каждого гражданина страны на качественное общее образование, при определении ожидаемых результатов стратегического планирования в Национальном проекте «Образование» в качестве внешних факторов фактически учитывает только финансовые. К ним отнесли доходность местных и региональных бюджетов и эффективность использования этих средств, что может косвенно характеризовать социально-экономическую ситуацию, но не достаточно очевидно. Впрочем, упоминается необходимость наличия кадров и определенного их состава для достижения целевых показателей, индикаторов по ключевым направлениям развития российского образования.

Попытка учесть региональные особенности кадровой обеспеченности системы общего образования Красноярского края, возрастно-половой, образовательной и квалификационной структур учителей уже предпринята нами [13]. В качестве основного фактора рассматривалась демографическая ситуация на территории края, а гипотезы о влиянии различий в напряженности на рынках труда, уровнях заработной платы в городских и сельских поселениях на основании краевых данных проверить не удалось.

Продолжая исследования в этом направлении, мы представляем результаты оценки влияния факторов внешней среды на структуру учительского корпуса с помощью методов корреляционного анализа. Административно-территориальное устройство Красноярского края фактически представляет такое же многообразие, что и Российская Федерация в целом, а, следовательно, результаты, полученные в разрезе субъектов Российской Федерации, могут быть распространены на региональную систему образования.

 

Степень разработки вопроса

Актуальность исследований дифференциации региональных факторов при оценке развития отдельных отраслевых систем, кадровой обеспеченности, кадровых проблем и особенностей структуры кадров подтверждается многочисленными исследованиями и публикациями.

Высокая степень различий в развитии субъектов Российской Федерации и ее усиление подчеркиваются в исследованиях С. И. Виолина [1]. Особенности природно-климатических условий, степени освоения территории, инфраструктурной обеспеченности, структуры экономики неизбежно сказываются на уровне и качестве жизни населения, демографической ситуации и в целом на перспективы социально-экономического развития. В.П. Смолькин и О.Ф. Удалов [19] выделяют следующие факторы воспроизводства человеческих ресурсов региона – демографические (индекс жизненности, соотношение браков и разводов, миграция), экономические (уровень экономической активности женщин, индекс реальных денежных доходов населения, индекс потребительских цен), социальные (уровень заболеваемости населения, структура занятого населения по уровню образования). На примере предприятий угольной промышленности М.Г. Масилова [12] называет внешние причины кадровых проблем – демографические (старение населения), социальные (непрестижность профессии горняка) и экономические (низкий уровень пенсионного обеспечения).

Для характеристики региональной дифференциации в первую очередь приводят экономические показатели, которые используют, например, в своих исследованиях А. С. Новоселов и А.В. Фалеев [14]. Это – валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, среднедушевые доходы населения, уровень безработицы. Е.А. Колодина [10] в своем исследовании масштабов региональной асимметрии и результативности региональной политики дополняет такими индикаторами, как объемы привлекаемых инвестиций, уровень обеспеченности бюджетов, инфраструктурные ограничения. Степень сырьевой направленности российских субъектов используют для своей классификации В.Г. Зарецкая и С.Е. Курасова [7].

Демографическую ситуацию в регионах начинают характеризовать со структуры населения по типам поселений. Например, Н.В. Рейхерт и С.М. Сапожникова [17] реализацию муниципальной реформы демонстрируют на фоне преобразования сельских территорий в городские округа, соответственно используют структуру населения по типам поселений, различия возрастных структур городского и сельского населения. В.И. Волков, В.И. Набоков, Н.К. Юлдашев [2] в качестве основных причин обеспечения предприятий аграрного сектора квалифицированными кадрами называют демографические – естественную и миграционную убыль сельского населения. Мы также считаем, что демографическая ситуация в Красноярском крае влияет на спрос на педагогическое образование и впоследствии на педагогические кадры региона [3].

Немногочисленны, но есть работы, в которых оценка региональных различий проводится с помощью показателей развития социальной сферы, прежде всего развития социальной инфраструктуры. Так, В.В. Дрокин и А.С. Журавлев [4] в своей работе приводят охват детей в возрасте 1-6 лет дошкольными образовательными организациями, обеспеченность населения больничными койками, ФАПами и объектами бытового обслуживания, интерес представляет и уровень предпринимательской активности населения. Уровень обеспеченности объектами здравоохранения также используют Н.В. Рейхерт и С.М. Сапожникова [17].

Проблемы регионального неравенства регионов Российской Федерации в контексте экономической безопасности демонстрирует в своих исследованиях Е. Г. Казанцева [9]. Н.В. Кузнецов [11] в качестве ключевого препятствия ускорения цифровой трансформации страны называет неравенство возможностей российских регионов по уровню цифровой грамотности населения, технической оснащенности, доступу населения к сети интернет.

Влияние региональных особенностей на остроту кадровых проблем и формирование кадров потенциала отдельных регионов оценивают в своих публикациях Е.Г. Ефимова, Т.Р. Лукашенок, Е.И. Охрименко [5], среди факторов они перечисляют историю, традиции, культуру. Зависимость перспектив кадрового портрета региона и регионального рынка труда на примере Челябинской области от развития экономики и цифровизации демонстрируют в своей статье О.В. Перевозова и Е.В. Возилова [15].

Региональную дифференциацию системы высшего образования по возрасту профессорско-преподавательского состава вузов показывают В.Л. Снежко и Е.В. Щедрина [20]. Д.Ю. Знаменский [8] указывает на влияние социальных факторов формирования кадрового потенциала российских вузов, но, на наш взгляд, скорее приводит факторы внутренней среды – престиж научных исследований, инструменты мотивации и стимулирования преподавателей вуза, информирование обучающихся и сотрудников относительно основных направлений и возможностей осуществления научно-исследовательской деятельности. Особое значение территориальных различий в развитии системы среднего образования в субъектах Уральского макрорегиона исследовали С.И. Жук, И.Ф. Шафикова, Г.Ф. Краснова [6].

 

Методы и материалы исследования

Для оценки региональных демографических, экономических и социально-культурных факторов основных социально-демографических характеристик учительского корпуса было предложено использовать метод множественного корреляционного анализа. С помощью кросс-платформенного программного пакета Gretl, написанного на языке Си, предпринята попытка выделить статистически значимые факторы, оценить их влияние и построить модели основных показателей структуры учителей региона.

Открытость российской системы образования позволяет нам использовать сведения Министерства просвещения Российской Федерации о функционировании системы общего образования в разрезе субъектов РФ [18]. На основе имеющихся данных на начало 2019/2020 учебного года (20 сентября 2019 г.) для каждого из субъектов были рассчитаны следующие показатели:

  • доля учителей в общей численности работников организации, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам начального, общего, основного общего, среднего общего образования (без внешних совместителей и работающих по договорам гражданско-правового характера);
  • доля учителей с высшим образованием в общей численности учителей;
  • доля учителей с высшей квалификационной категорией в общей численности учителей;
  • доля женщин среди учителей;
  • средний возраст мужчин, женщин и разница между средним возрастом женщин и средним возрастом мужчин среди учителей.

Подобные показатели использованы для построения социально-демографического прогноза численности и состава учительского корпуса Красноярского края на ближайшие пять лет [13].

Описательная статистика показателей региональных систем общего образования приведена в таблице 1.

 

Таблица 1 – Описательная статистика результирующих переменных систем общего образования в субъектах РФ

Характеристика Доля учителей в общей численности работников, % Доля учителей с высшим образование, % Доля учителей с высшей категорией, % Доля женщин, % Средний возраст мужчин, лет Средний возраст женщин, лет Разница между средним возрастом женщин и мужчин среди учителей, лет
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7
Среднее 50,305 86,839 29,796 88,710 44,831 46,401 1,5698
Медиана 50,030 87,093 28,843 88,955 44,935 46,573 1,4376
Минимум 33,511 73,463 10,283 79,262 37,832 38,279 -3,9339
Максимум 64,583 96,888 58,717 92,540 49,764 49,423 6,8591
Стандартное отклонение 5,9444 5,0482 10,405 2,2647 2,5120 1,5238 1,8847
Вариация 0,11817 0,058133 0,34922 0,02553 0,05603 0,03284 1,2007
Асимметрия 0,0050425 -0,50061 0,38148 -1,4431 -0,6228 -2,0696 0,11051
Эксцесс -0,22008 0,12149 -0,15202 3,4981 0,20525 9,1343 0,49417
5 % перцентиль 39,106 76,197 13,066 83,457 39,597 43,648 -0,96498
95 % перцентиль 61,260 95,305 50,103 92,054 48,646 48,685 4,4962

[Рассчитано авторами]

 

Основные характеристики возрастно-половой, образовательной и квалификационной структур учителей по субъектам Российской Федерации достаточно однородны. Неоднородными получены расчетные значения разницы в средних возрастах между женщинами и мужчинами – коэффициент вариации составляет 1,2, поэтому из корреляционного анализа они исключены. Также неоднородны значения доли учителей с высшей категорией, поэтому для построения модели будут исключены некоторые регионы.

Благодаря значениям описательной статистики на этом этапе можно выделить те регионы России, которые значительно отличаются от других:

  • среди регионов минимальное значение доли учителей в общей численности работников системы общего образования на начало 2019-2020 учебного года наблюдалось в Чукотском автономном округе (33,5 %), максимальное – в Республике Башкортостан (64,6 %);
  • значение доли учителей с высшим образованием было минимальным в Чеченской Республике (73,5 %), максимальным – в г. Москве (96.9 %), а значение доли учителей с высшей категорией было минимальным в Республике Ингушетия (9,3 %), максимальным – в Карачаево-Черкесской Республике (58,7 %);
  • значение доли женщин среди учителей было минимальным в Республике Дагестан (79,3 года), максимальным – в Приморском крае (92,5 года);
  • средний возраст мужчин имел минимальное значение в Чеченской Республике (37,8 года), максимальное – в Республике Марий Эл (49,8 года); средний возраст женщин имел минимальное значение также в Чеченской Республике (38,3 года), максимальное – в Смоленской области (49,4 года);
  • максимальное значение разницы между средними возрастами женщин и мужчин наблюдалось в Сахалинской области (6,9 года), минимальное – в Архангельской области (на 0,03 года средний возраст женщин был больше среднего возраста мужчин). А в 13 субъектах РФ, а именно г. Севастополь, в республиках Дагестан, Башкортостан и Марий Эл, Чувашской и Карачаево-Черкесской республиках, Оренбургской, Амурской, Пензенской, Рязанской, Брянской, Кировской и Вологодской областях, средний возраст мужчин был выше среднего возраста женщин.

Источником информации о состоянии экономики, демографической ситуации и развития социальной инфраструктуры субъектов РФ послужили данные официальной статистики [16]. Показатели, используемые в качестве исходных данных для проведения корреляционного анализа, приведены в таблице 2.

 

Таблица 2 – Факторные переменные, используемые для корреляционного анализа социально-демографических характеристик учителей в субъектах Российской Федерации

Факторы Показатели Росстата и рассчитанные по ним показатели в 2019 году
Состояние экономики E1 Валовой региональный продукт на душу населения в 2018 г., тыс руб.
E2 Среднедушевые денежные доходы (в месяц), тыс. руб.
E3 Потребительские расходы в среднем на душу населения (в месяц), тыс. руб.
E4 Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, тыс. руб.
E5 Инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. руб.
E6 Плотность населения на 1 кв. км
Уровни безработицы мужчин (E7), женщин (E8), городского (E9) и сельского населения (E10), %
E11 Отношение средней заработной платы педагогических работников образовательных организаций общего образования к среднемесячной заработной плате работников организаций, %
E12 Доля сельского, лесного хозяйства, охоты, рыболовства и рыбоводства в валовой добавленной стоимости в текущих ценах, %
E13 Доля добычи полезных ископаемых в валовой добавленной стоимости в текущих ценах, %
E14 Степень износа основных фондов на конец года, %
E15 Число малых предприятий на 10 000 человек среднегодовой численности населения в 2018 г.
E16 Оборот розничной торговли на душу населения в 2019 г. в фактически действовавших ценах, тыс. руб.
E17 Плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием на конец года; км. путей на 1000 кв. км территории
Число персональных компьютеров на 100 работников всего (E18), в том числе с доступом к сети Интернет (E19), штук
E20 Доля населения, использовавшее сеть Интернет, в % об общей численности населения
Демографическая ситуация D1 Удельный вес сельского населения в общей численности населения на конец года, %
D2 Соотношение мужчин и женщин на конец года, на 1000 мужчин приходится женщин
D3 Коэффициент демографической нагрузки на конец года; на 1000 человек трудоспособного возраста приходится лиц нетрудоспособного возраста
D4 Общий коэффициент рождаемости, число родившихся на 1000 человек населения
D5 Общий коэффициент смертности, число умерших на 1000 человек населения
D6 Суммарный коэффициент рождаемости, число детей на одну женщину
D7 Ожидаемая продолжительность жизни при рождении мужчин, лет
D8 Ожидаемая продолжительность жизни при рождении женщин, лет
D9 Разница в ожидаемой продолжительности жизни женщин и мужчин, лет
D10 Соотношение браков и разводов, на 1000 браков приходится разводов
D11 Коэффициент миграционного прироста на 10 000 человек населения
D12 Плотность населения на 1 кв. км
Состояние социальной инфраструктуры S1 Валовой коэффициент охвата дошкольным образованием, в процентах от численности детей в возрасте 1-6 лет
S2 Численность студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена на 10 000 человек населения на начало учебного года, человек
S3 Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры на 10 000 человек населения на начало учебного года, человек
S4 Численность населения на одну больничную койку на конец года, человек
S5 Заболеваемость на 1000 человек населения
S6 Численность зрителей театров на 1000 человек населения
S7 Число посещений музеев на 1000 человек населения
S8 Выпуск газет на 1000 человек населения, разовый тираж, экземпляров
S9 Объем телекоммуникационных услуг на душу населения, тыс. руб.
S10 Число дорожно-транспортных происшествий на 100 000 человек населения

 

Из перечня субъектов РФ по блоку экономических показателей были исключены города федерального значения – Москва, Санкт-Петербург, Севастополь, в них отсутствует сельского население, Архангельская и Тюменская область, по причине отсутствия ряда показателей за 2019 год. Чукотский автономный округ исключен по причине отсутствия в регионе театров. В результате в выборке осталось 76 регионов.

 

Основные результаты исследования

С помощью метода наименьших квадратов в пакете Gretl была определена значимость факторов экономической, демографической ситуации, развития социальной инфраструктуры в разрезе субъектов Российской Федерации для социально-демографических характеристик учителей и построены линейные модели множественной регрессии.

Модели прошли проверку на излишние переменные, гетероскедастичность, мультиколлинеарность, нормальность распределения остатков, отсутствие смещенности, автокорреляции и отсутствие эндогенности. Все объясняющие (факторные) переменные в моделях являются статистически значимыми, большинство из них на уровне значимости 0,01. Полученные эконометрические модели для зависимых переменных представлены в таблице 3.

 

Таблица 3 – Эконометрические модели зависимых переменных Y1-Y6 корреляционного анализа социально-демографических характеристик учителей

Результирующая переменная Эконометрическая модель R-квадрат
Y1 = 54,448 + 0,3531 E2 – 0,3734 E4 0,2001
= 30,1873 + 0,0229 D3 + 0,0669 D12 0,1525
= 44,2010 + 0,0738 S4 – 0,0131 S6 0,1173
Y2 = 71,924 – 0,7247 E8 – 0,0258 E15 + 0,0147 E17 + 0,3861 E 18 0,3786
= 59,7161 + 0,0237 D3 – 9,6869 D6 – 0,0199 D 10 0,1649
= 75,7726 + 0,2085 S1 – 0,0342 S2 + 0,0553 S4 – 0,0076 S5 + 0,0020 S8 0,2945
Y3 = 81,5276 + 0,8421 E9 – 1,1250 E10 – 0,0243 E15 + 0,3710 E19 0,2729
= 65,3977 – 2,2705 D4 – 1,3109 D9 0,1683
= 16,8462 + 0,3038 S1 – 0,0414 S6 0,1405
Y4 = 63,6905 – 1,1156 E8 – 0,5859 E18 0,1741
= 70,9927 + 0,3588 D4 + 0,5776 D5 + 0,0091 D10 + 0,01887 D 12 0,4305
= 81,2740 + 0,0873 S1 + 0,0092 S10 0,2164
Y5 = 56,6048 – 0,0683 E4 – 0,0640 E6 – 0,3114 E7 + 0,0081 E17 – 0,2208 E19 0,5826
= 46,0482 + 0,0919 D1 + 0,3579 D5 – 5,6089 D6 – 0,0103 D11 0,5192
= 46,1492 – 0,0220 S2 + 0,0011 S8 + 0,0170 S10 0,1730
Y6 = 47,7318 – 0,0581 E6 + 0,0120 E15 + 0,0061 E16 + 0,0069 E17 – 0,1253 E 19 0,3809
= 23,767 – 0,0066 D3 + 0,4120 D5 + 0,2447 D8 + 0,0053 D10 0,6538
= 46,0557 + 0,0352 S1 – 0,0115 S2 – 0,0175 S4 + 0,01732 S10 0,4328

 

Согласно полученным моделям и значениям коэффициента детерминации можно сделать вывод, что факторы внешней среды не позволяют объяснить региональные различия между региональными системами общего образования по следующим показателям: доля учителей в общей численности педагогических работников, доли учителей с высшим образованием и высшей квалификационной категорией, доля женщин среди учителей. В целом можно сказать, что влияние внешних факторов на региональные различия в образовательной и квалификационной структурах учительского корпуса преувеличено.

Демографическая ситуация в регионе позволяет объяснить региональные различия по средним возрастам мужчин и женщин среди учителей. Экономическая ситуация влияет на региональные различия по среднему возрасту мужчин среди учителей.

Региональные различия по среднему возрасту мужчин среди учителей из всех результирующих переменных можно объяснить экономической и демографической ситуациями. Так, в регионах с более высокими уровнями плотности автомобильных дорог, доли сельского населения и общего коэффициента смертности средний возраст мужчин среди учителей будет выше. Например, прирост доли сельского населения в общей численности населения на 1 процент повышает средний возраст мужчин на 0,09 года или 1,1 месяца, прирост коэффициента смертности на 1 промилле повышает средний возраст мужчин из учителей на 0,36 года или 4,3 месяца. Отрицательное влияние на средний возраст мужчин среди учителей оказывают уровень среднемесячной заработной платы работников организаций, плотность населения, уровень безработицы среди мужчин, число персональных компьютеров с доступом к сети Интернет на 100 работников, суммарный коэффициент рождаемости и общий коэффициент миграционного прироста. Например, прирост уровня среднемесячной заработной платы работников организаций на 1000 рублей снижает возраст учителей-мужчин на 0,07 года или на 0,8 месяца, а рост уровня безработицы среди мужчин на 1 процент снижает средний возраст учителей-мужчин на 0,31 года или на 3,7 месяца.

Конечно, можно сказать, что эти показатели комплексно характеризуют экономико-демографическую ситуацию в регионе. На территориях с низким уровнем урбанизации, как правило, население моложе, плотности населения и автомобильных дорог ниже, а уровни безработицы и рождаемости выше. Но влияние этих факторов разнонаправлено, поэтому уровень урбанизации однозначно не определяет средний возраст мужчин среди учителей.

Региональные различия по среднему возрасту женщин среди учителей можно объяснить влиянием демографической ситуации в регионе. Положительное влияние на средний возраст женщин-учителей оказывают уровень общего коэффициента смертности, ожидаемой продолжительности жизни при рождении женщин, число разводов на 1000 браков, отрицательное – уровень демографической нагрузки на 1000 человек трудоспособного населения. Так, рост общего коэффициента смертности на 1 промилле повышает средний возраст женщин среди учителей на 0,41 года или на 4,9 месяца, рост ожидаемой продолжительности жизни при рождении женщин на 1 год повышает этот показателей на 0,24 года или на 2,9 месяца.

 

Выводы

Результаты проведенного корреляционного анализа региональных демографических, экономических и социально-культурных факторов основных социально-демографических характеристик учительского корпуса в пакете Gretl позволяют нам сделать следующие выводы.

Во-первых, влияние факторов внешней среды косвенного воздействия получилось преувеличенным в вопросах оценки степени обеспеченности кадрами, формирования структуры работников по уровням образования, квалификации и т.д. Если это выявлено относительно системы общего образования, крупной отраслевой системы и по доли занятых в общей численности занятых в РФ, и по наличию организаций практически во всех населенных пунктах, и прочим характеристикам, то для молодых, развивающихся и/или небольших отраслей влияние этих факторов еще меньше. А, значит, именно внутренние факторы определяют данные характеристики кадров, например, отраслевая принадлежность, уровень используемых технологий и проч. Конечно, исключениями могут быть проекты на территориях с явным дефицитом трудоспособного населения.

Во-вторых, определено влияние демографической ситуации и развития экономики как факторов внешней среды на демографические характеристики персонала.

Демографическая ситуация в регионе определенно оказывает влияние на возрастную структуру занятых. Старение населения в стране, показанное в данном исследовании с помощью значений ожидаемой продолжительности жизни при рождении и общего коэффициента смертности, на наш взгляд, вызывает кадровые проблемы не только для системы высшего и общего образования, сельского хозяйства или угольной промышленности, а во всех традиционных отраслевых системах. Хотя, для отдельно взятых предприятий и организаций влияние этого внешнего фактора, возможно, будет не столь заметным.

Развитие экономики региона влияет на распределение занятости мужчин по видам экономической деятельности. Среди показателей экономической ситуации в качестве факторов структуры кадров в первую очередь надо назвать уровни безработицы и занятости – индикаторы рынка труда. Впрочем, анализ рынка труда при планировании развития отрасли проводится обязательно. Кроме этого, стоит учитывать предпринимательскую активность населения, чем она выше и больше малых предприятий на территории, тем меньше будут привлекательны отрасли с преимущественно бюджетным финансированием или средними и крупными предприятиями. Также значимым фактором оказались среднедушевые доходы населения, в том числе среднемесячная заработная плата работников организаций. Возможно, чем выше вес заработной платы в совокупных денежных доходах населения, тем менее привлекательной, например, будет система общего образования.

Неожиданно для нас в качестве факторного признака проявился уровень обеспеченности организаций персональными компьютерами, в том числе с доступом к сети интернет. Мы считаем, что это косвенно характеризует структуру рабочих мест в регионе, но прямые показатели структуры экономики – доли сельского хозяйства и добывающей промышленности в валовой добавленной стоимости – оказались статистически не значимыми.

Развитие социальной инфраструктуры как одной из составляющих социальной сферы в Российской Федерации не представляется нам значимым элементом внешней среды косвенного воздействия. С одной стороны, показатели обеспеченности населения дошкольным образованием, организациями среднего профессионального образования, местами в поликлиниках и больницах, посещаемость театров или спортивных залов и проч. во многом в нашей стране зависят от структуры населения по типам поселений, фактически, от соотношения городского и сельского населения, которое включено в показатели демографической ситуации. С другой стороны, они зависят от уровня экономического развития и конкретного региона, и страны в целом, как результаты политики регионального выравнивания. Выразить в статистических показателях престижность той или иной профессии, историю, традиции, культуры пока сложно, поэтому, однозначного взгляда на перечень показателей социального развития или социальной сферы у нас нет.

В-третьих, в целом результаты корреляционного анализа позволяют сделать вывод, что тенденции в изменениях структуры по категориям, уровню образования и квалификации работников обусловлены преимущественно внутренними факторами развития отраслевых систем. Например, выявленные ранее неблагоприятные тенденции снижения уровней образования и квалификации учителей Красноярского края относительно средних по России, а сельских учителей относительно городских [13] не могут быть объяснены внешними по отношению к системе общего образования причинами.

 

Заключение

Оценка влияния факторов внешней среды на структуру учительского корпуса системы общего образования в регионах Российской Федерации, проведенная с помощью метода множественного корреляционного анализа, позволила уточнить их перечень. Это облегчает анализ кадрового потенциала не только для системы общего образования, но и для других видов экономической деятельности. В статье показано, что образовательная и квалификационная структуры кадров не зависят от внешних факторов или эта зависимость незначима. Возрастная структура кадров в целом зависит от демографической ситуации и демографических тенденций. Возрастная структура мужчин среди работников испытывает влияние и экономической ситуации, что определяет необходимость анализа ситуации на рынке труда, структуры рабочих мест и степени дифференциации уровня оплаты труда.

 

Список литературы:

  1. Виолин, С. И. Типологизация регионов как основа для проведения дифференцированной государственной региональной политики . – Текст : электронный / С. И. Виолин // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №2 (54). Номер статьи: 5406. Дата публикации: 2018-04-18 . Режим доступа: http://eee-region.ru/article/5406/
  2. Волков, В. И. Обеспечение квалифицированными кадрами предприятий аграрной сферы агропромышленного комплекса региона / В. И. Волков, В. И. Набоков, Н. К. Юлдашев – Текст : электронный // Аграрный вестник Урала. – – № 06 (197). – С. 81‒88. DOI: 10.32417/1997-4868-2020-197-6-81-88.
  3. Григорьева, Е. Г. Демографическая ситуация как фактор спроса на услуги регионального вуза / Е. Г. Григорьева – Текст : электронный // Трансформация человеческого потенциала в контексте столетия / Под общей ред. проф. З. Х. Саралиевой: в 2 т. Т. 2. – Н.Новгород: Изд-во НИСОЦ, 2017. – С. 387-391.
  4. Дрокин, В. В. О регулировании процессов социально-экономического развития сельских территорий: региональный аспект / В. В. Дрокин, А. С. Журавлев – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №4 (64). Номер статьи: 6428. Дата публикации: 2020-12-29 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6428/
  5. Ефимова, Е. Г. Региональные особенности формирования профессиональной культуры будущих специалистов / Е. Г. Ефимова, Т. Р. Лукашенок, Е. И. Охрименко – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №4 (64). Номер статьи: 6420. Дата публикации: 2020-12-02 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6420/
  6. Жук, С. И. Динамика состояния системы среднего образования в субъектах Приволжского федерального округа / С. И. Жук, И. Ф. Шафикова, Г. Ф. Краснова – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №2 (62). Номер статьи: 6217. Дата публикации: 2020-05-29 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6217/
  7. Зарецкая, В. Г. Проблемы конвергенции производительности труда по видам экономической деятельности в Российской Федерации и Курской области / В. Г. Зарецкая, С. Е. Курасова – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №2 (62). Номер статьи: 6206. Дата публикации: 2020-04-29 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6206/
  8. Знаменский, Д. Ю. К вопросу о социальных факторах формирования научного потенциала современного университета / Д. Ю. Знаменский – Текст : электронный // Вестник университета. – – № 3. – С. 69-75.
  9. Казанцева, И. И. Формирование стратегии сбалансированного развития региона на основе расчета индекса гендерного равновесия / И. И. Казанцева, Л. Г. Соколова – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – № 2 (54). Номер статьи 5418. Дата публикации: 2018-06-30. Режим доступа: : 2https://eee-region.ru/article/5418/
  10. Колодина, Е. А. Исследование результативности выравнивающей региональной политики в Российской Федерации // Е. А. Колодина – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №4 (60). Номер статьи: 6007. Дата публикации: 2019-11-14 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6007/
  11. Кузнецов, Н. В. Государственная программа «Цифровая экономика Российской Федерации»: анализ готовности регионов / Н. В. Кузнецов – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №1 (57). Номер статьи: 5709. Дата публикации: 2019-03-11 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/5709/
  12. Масилова, М. Г. Старение персонала как кадровая проблема на предприятиях угольной промышленности / М. Г. Масилова – Текст : электронный //Азимут научных исследований: экономика и управление. – – Т. 8. – № 2 (27). – С. 251-254.
  13. Новопашина, Л. А. Социально-демографический прогноз численности и состава учителей Красноярского края / Л.А. Новопашина, Е.Г. Григорьева, Д.В. Кузина – Текст : электронный // Международный научно-исследовательский журнал. – 2020. – № 12 (102). – Часть 3. – С. 21-31. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2020.102.12.074
  14. Новоселов, А. С. Проблемы оценки показателей стратегического планирования социально-экономического развития региона / А. С. Новоселов, А. В. Фалеев – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №1 (61). Номер статьи: 6101. Дата публикации: 2020-01-28 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6101/
  15. Перевозова, О. В. Анализ перспектив рынка труда Челябинской области в условиях изменений экономики и образования // О. В. Перевозова, Е. В. Возилова – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №3 (63). Номер статьи: 6314. Дата публикации: 2020-08-20 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6314/
  16. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020: Стат. сб. / Росстат. – М., 2020. – 1242 с.
  17. Рейхерт, Н. В. Оценка воздействия муниципальной реформы на демографические, социальные и экономические процессы региона / Н. В. Рейхерт, С. М. Сапожникова – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №4 (64). Номер статьи: 6403. Дата публикации: 2020-10-12 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6403/
  18. Сведения о функционировании системы общего образования // Министерство просвещения Российской Федерации : официальный сайт. – [Электронный ресурс] URL: https://opendata.edu.gov.ru/opendata/ (дата обращения 02.10.2020).
  19. Смолькин, В. П. Подходы к оценке эффективности стратегического управления человеческими ресурсами на региональном уровне (на материалах Ульяновской области) / В. П. Смолькин, О. Ф. Удалов – Текст : электронный // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. – №3 (59). Номер статьи: 5905. Дата публикации: 2019-07-18 . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/5905/
  20. Снежко, В. Л. Кластерный анализ возраста профессорско-преподавательского состава вузов в субъектах Российской Федерации // В.Л. Снежко, Е.В. Щедрина – Текст : электронный // Казанский педагогический журнал. – 2020. – №2. – С. 44-55. DOI: 10.34772/KPJ.2020.139.2.005

 

References:

  1. Violin S I. Typology of Regions and Corresponding Implementation of Diversified Regional Policy // Regional economy and management: electronic scientific journal. №2 (54). Art. #5406. Date issued: 2018-04-18. URL: http://eee-region.ru/article/5406/(In Russ).
  2. Volkov VI. Nabokov VI. Yuldashev NK. Obespechenie kvalifitsirovannymi kadrami predpriyatiy agrarnoy sfery agropromyshlennogo kompleksa regiona [Provision of qualified personnel for agricultural enterprises of the agro industrial complex of the region] // Agrarian Bulletin of the Urals. 2020;(06-197):81-88. DOI: 10.32417/1997-4868-2020-197-6-81-88. (In Russ).
  3. Grigoreva EG. Demographic situation as a factor demand for the services of a regional university // Transformatsiya chelovecheskogo potentsiala v kontekste stoletiya [Transformation of human potential in the context of the century], In Z. Kh. Saraliyevoy (ed.), In 2 vol., N. Novgorod: Publ. NISOС, 2017, V. 2, pр. 387-391 (In Russ).
  4. Drokin VV. Zhuravlev AS. On regulating the processes of socio-economic development of rural areas: a regional aspect // Regional economy and management: electronic scientific journal. №4 (64). Art. #6428. Date issued: 2020-12-29. URL: https://eee-region.ru/article/6428/ (In Russ).
  5. Efimova EG. Lukashenok TR. Okhrimenko EI. Regional features of the formation of the professional culture of future specialists // Regional economy and management: electronic scientific journal. №4 (64). Art. #6420. Date issued: 2020-12-02. URL: https://eee-region.ru/article/6420/ (In Russ).
  6. Zhuk SI. Shafikova IF. Krasnova GF. Dynamics of the state of secondary education in the subjects of the Volga Federal district // Regional economy and management: electronic scientific journal. №2 (62). Art. #6217. Date issued: 2020-05-29. URL: https://eee-region.ru/article/6217/ (In Russ).
  7. Zaretskaya VG. Kurasova SE. Convergence and divergence of labor productivity by type of economic activity in the Russian Federation and Kursk region // Regional economy and management: electronic scientific journal. №2 (62). Art. #6206. Date issued: 2020-04-29. URL: https://eee-region.ru/article/6206/ (In Russ).
  8. Znamenskiy DYu. To the issue about social factors of formation of modern university’s scientific potential // Vestnik universiteta. 2020(3):69-75. DOI : 10.26425/1816-4277-2020-3-69-75 (In Russ).
  9. Kazantseva II. Sokolova lG. Forming of regional balanced development strategy based on gender equi-librium index// Regional economy and management: electronic scientific journal. №4 (54). Art. #5418. Date issued: 2018-06-30. URL: https://eee-region.ru/article/5418/ (In Russ).
  10. Kolodina YA. The research of regional leveling policies effectiveness in the Russian Federation // Regional economy and management: electronic scientific journal. №4 (60). Art. #6007. Date issued: 2019-11-14. URL: https://eee-region.ru/article/6007/ (In Russ).
  11. Kuznetsov NV. State program «Digital economy of the Russian Federation»: regionals readiness analysis // Regional economy and management: electronic scientific journal. №1 (57). Art. #5709. Date issued: 2019-03-11. URL: https://eee-region.ru/article/5709/ (In Russ).
  12. Masilova MG. Aging of personnel as staffing problemat the coal industry enterprises // Azimuth of Scientific Researches: Economics and Management. 2019;(8-2(27)):251-254. (In Russ).
  13. Novopashina LA. Grigorieva EG. Kuzina DV. Socio-demographic forecast of the size and composition of Krasnoyarsk krai teachers // International research journal. 2020;(12-102-3):21-23 (In Russ).
  14. Novoselov AS. Faleev AV. Issues of estimating indicators of regional strategic planning of socio-economic development. Regional economy and management: electronic scientific journal. №1 (61). Art. #6101. Date issued: 2020-01-28. URL: https://eee-region.ru/article/6101/(In Russ.)
  15. Perevozova OV. Vozilova YV. Analysis of the labor market prospects of the Chelyabinsk region in the context of changes in the economy and education // Regional economy and management: electronic scientific journal. №3 (63). Art. #6314. Date issued: 2020-08-20. URL: https://eee-region.ru/article/6314/(In Russ).
  16. Regiony Rossii. Social’no-jekonomicheskie pokazateli. 2020 [Region of Russia. Socio-economic indicators. 2020]. Moscow: Rosstat; 2019. 1242 (In Russ).
  17. Reichert NV. Sapozhnikova SM. Assessment of the impact of municipal reform on demographic, social and economic processes in the region // Regional economy and management: electronic scientific journal. №4 (64). Art. #6403. Date issued: 2020-10-12. URL: https://eeeregion.ru/article/6403/(In Russ).
  18. Svedenija o funkcionirovanii sistemy obshhego obrazovanija [Information about the functioning of the General education system]. [Electronic resource] URL: https://opendata.edu.gov.ru/opendata/ (accessed 2.10.2020). [in Russ].
  19. Smolkin VP. Udalov OF. Approaches to assessment of efficiency of strategic management of human resources at the regional level (on materials of the Ulyanovsk region) // Regional economy and management: electronic scientific journal. №3 (59). Art. #5905. Date issued: 2019-07-18. URL: https://eeeregion.ru/article/5905/ (In Russ).
  20. Snezhko VL. Shchedrina EV. Cluster analysis of the age of the teaching staff of higher education Institutions in the subjects of the Russian Federation // Kazan Pedagogical Journal. 2020;(1):44-55 (In Russ).

Отраслевая экономика, Экономика труда