Введение. Проблема несбалансированности спроса и предложения инженерно-технических специалистов (ИТС)в настоящее время является актуальной для развитых и развивающихся стран. Нерешенные проблемы мониторинга потребности и подготовки кадров, нежелание предприятий инвестировать в переподготовку и обучение персонала, высокая профессиональная мобильность выпускников и опытных ИТС способствуют смещению восприятия работодателей в сторону дефицитности данной категории кадров. Помимо этого, развитие процессов автоматизации производств, внедрение робототехники в производство и сферу услуг оказывают значительное влияние на рынок труда, способствуя устареванию одних профессий и появлению новых, а также росту потребности в квалифицированных специалистах инженерно-технического профиля (см., например, [1,2]). Решение задач, связанных с модернизацией и реиндустриализацией экономики России, повышения инновационной активности, обеспечения экономической и национальной безопасности в условиях глобализации невозможны без дополнительного внимания проблемам развития отечественного инженерно-технического кадрового потенциала.

Степень изученности. Проблемы рынка труда ИТС как одной из групп квалифицированных специалистов рассмотрены в работах [3-5], в том числе как одной из профессиональных подгрупп научно-технических специалистов в [6,7]. В частности, в работе [6] выявлены факторы, определяющие динамику научных кадров, и предложена модель прогноза их численности. Особое внимание уделяется проблемам преемственности [8]; дефициту квалифицированных рабочих [4,8]; риску перепроизводства рабочей силы с третичным образованием [9]. В [10] дан анализ проблем подготовки и трудоустройства инженерно-технических специалистов, в том числе сложности трудоустройства по специальности.

Среди подходов к оценке и прогнозированию численности ИТС можно выделить эконометрические методы и модели (например, [11,12]), балансовые (матричные) модели (для кадров с профессиональным образованием [9], для численности научно-технических кадров [13]), динамические модели (например, [14-16]) и др. Так, в [14] приведена замкнутая модель, эндогенными переменными в которой являются численность абитуриентов и выпускников инженерных специальностей, а также уровень заработной платы инженеров. Однако впоследствии рядом авторов были высказаны сомнения относительно того, что данная модель успешно объясняет изменения предложения труда инженеров из-за отсутствия учета ряда факторов или наличия факторов, влияние которых изменялось в зависимости от периода. Был отмечен также ряд других недостатков, в частности низкая эластичность заработной платы в краткосрочном периоде и др. (см., например, [15-17]). В дальнейшем в работах [18-21] были предложены модификации этой модели, в которых в качестве факторов были использованы относительная величина заработной платы по специальности (например, по отношению к заработной плате специалистов высшей квалификации); численность занятых инженеров; учитывались факторы престижности профессии, уровень успеваемости студентов.

Модель. Проведенный ретроспективный анализ по данным для США, СССР и России позволил выделить в качестве основных факторов увеличения спроса на ИТС рост доли обрабатывающей промышленности в ВВП, прежде всего наукоемких отраслей, в том числе ОПК, а также расширения сферы наукоемких услуг, связанных с развитием высокотехнологичных отраслей, консультативных профессиональных услуг и услуг ремонта. На предложение труда в долгосрочном периоде, по нашему мнению, в наибольшей степени влияла престижность инженерной профессии, косвенно связанная с существующими аспектами спроса на ИТС, отражающая ожидания экономических агентов относительно ситуации на рынке труда в будущем. При этом негативное влияние на предложение труда оказывало снижение отдачи от получения инженерно-технической квалификации вследствие сближения уровня заработной платы ИТС и других, возможно, менее квалифицированных профессиональных групп, рост престижности профессий сектора услуг.

Проведенный эконометрический анализ с использованием панельных данных для стран ОЭСР показал, что численность ИТС в странах с высокой долей добывающего сектора, связана с уровнем развития промышленности внутри этих стран и, в частности, с соотношением промышленности и сектора услуг. К другим существенным факторам можно также отнести социально-экономические, включающие уровень затрат на образование и НИОКР. Так, можно ожидать, что в странах с развитым промышленным сектором на разных технологических уровнях, при умеренно высокой доле сектора услуг и достаточно высоком уровне затрат на образование и научно-техническое развитие, спрос на ИТС будет довольно высок. Снижению спроса на ИТС и усугублению несбалансированности на рынке труда, росту профессиональной мобильности и перетоку значительной части научных и инженерно-технических специалистов в другие сектора, а также снижению притока студентов на инженерно-технические специальности могут способствовать деиндустриализация, экспортная ориентированность добывающих отраслей, рост доли сектора низкотехнологичных (торговли и др.) и финансовых услуг, при недостаточном финансировании сферы науки и образования (см. подробнее [22]).

В данной работе предложены два вида замкнутых моделей для анализа динамики рынка труда ИТС: более простая, являющаяся близкой к уже известным динамическим моделям, и более сложная, включающая ряд новых блоков. Модели были разработаны для анализа показателей рынка труда ИТС в России, при этом апробированы с использованием данных для США (подробнее см. [23]). При разработке модели для России были учтены проблемы, связанные с недостаточной статистической информацией (по численности ИТС, заработной плате), а также особенности российского рынка труда и экономики в целом. В частности, в качестве фактора вместо заработной платы по специальности было использовано отношение заработной платы в обрабатывающих производствах и в ряде отраслей услуг (финансовой и страховой деятельности, услуг в области информационных технологий и других видов деятельности, связанных с разработкой, проектированием и эксплуатацией компьютерных систем, НИОКР и др.), а также дополнительно учитывалась доля военных расходов в ВВП. Источниками статистической информации при разработке моделей 1 и 2 были данные Росстата [24-26], а также базы данных WorldBank [27] и SIPRI [28].

1. блок численности выпускаемых инженерно-технических специалистов

2. блок формирования уровня заработной платы

где GE_t - численность выпуска ИТС (тыс. человек), ET_t – численность занятых ИТС¹ (включая специалистов в области информационных технологий и других видов деятельности, связанных с разработкой, проектированием и эксплуатацией компьютерных систем, тыс. человек), et_t - доля ИТС в общей численности занятых, WI_t – отношение уровня заработной платы в обрабатывающей промышленности к средней заработной плате в сфере услуг (финансовая деятельность, страхование, операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг, профессиональные и технические услуги), ds_t - доля оборонных расходов в ВВП, Ln – обозначение натурального логарифма.

Таким образом, в модели 2 блок формирования численности выпуска ИТС заменен динамической моделью выпуска двух агрегированных групп специалистов (подробнее см. в [29]). Введение лаговых переменных в блоке формирования численности выпуска ИТС позволяет учитывать влияние общественного мнения (peer effect) на принятие решения абитуриентом, а также ожиданий будущего спроса на выбираемую профессию. Величина запаздывания в переменных n_t-5 и s_t-6 исходя из среднего числа лет, необходимого для подготовки специалистов соответствующего профиля. При этом в уравнении для доли выпуска инженерно-технических специалистов дополнительно учтена динамика приема абитуриентов в вузы (n_t) поскольку, как показал анализ, динамика выпуска продукции промышленности в течение рассматриваемого периода 1999-2015 гг. оказывала меньшее влияние на выбор абитуриентами инженерно-технических специальностей.

Наконец, дополнительные блоки производительности труда в промышленности и производительности труда в экономике отражают вклад инженерно-технического потенциала в экономический рост. Включение этих блоков основано на предположении о том, что что реинвестирование в промышленное развитие характеризуется возникновением мультипликативного эффекта в отношении экономического роста, в том числе благодаря росту спроса на сопутствующие услуги, и, в дополнение к тому, стимулируя научно-технологическое развитие и распространение инноваций (см., например, [30]). При этом очевидно, что развитие новых технологий и их промышленная реализация невозможны без соответствующего кадрового обеспечения. C усложнением технологии в процессе научно-технологического прогресса, возрастает производительность труда, сокращение потребности в труде происходит, в основном, для категорий низко- и среднеквалифицированного труда, в то время как потребность в высококвалифицированном труде растет одновременно как в промышленности, так и с ростом сектора услуг, обслуживающего промышленность (в том числе в НИОКР, информационных технологиях), а также в социально направленных отраслях услуг – образовании и здравоохранении (см., например, [31]).

Таким образом, модель 2 состоит из трех базовых блоков и дополнительных блоков формирования ВДС сектора услуг и производительности труда в промышленности:

Δgs_t/gs_t-1 = b₁₂ + b₁₃ge_t-1 + b₁₄gs_t-1 + b₁₅s_t-6 ,(4)

S_t = b₁₆ + b₁₇Y_t-1 + b₁₈S_t-1 + b₁₉ΔY_t-1 + b₂₀ΔS_t-1,(5)

3. блок производительности труда в промышленности

где ge_t – доля выпускников инженерно-технических специальностей в общем выпуске; gs_t – доля выпускников социально-гуманитарных специальностей в общем выпуске; Y_t – ВВП (в сопоставимых ценах 2008 г.); F_t – основные фонды (в сопоставимых ценах 2008 г.); L_t - численность занятых (тыс. человек); ET_t - численность ИТС (тыс. человек), et_t - доля занятых ИТС в общей численности занятых; S_t - ВДС сектора услуг (в сопоставимых ценах 2008 г.); s_t – темп прироста ВДС сектора услуг; n_t - темп прироста численности поступающих в вузы;Yit – выпуск промышленных производств (в сопоставимых ценах 2008 г.), Iit – инвестиции в основные фонды промышленности (в сопоставимых ценах 2008 г.), Lit – численность занятых в промышленности, фиктивная переменная D = 1 в 2004 и 2013 гг. и 0 в остальных случаях, позволяет учитывать изменения, произошедшие в методологии статистического учета выпуска по специальностям.

Прогнозирование дисбаланса спроса и предложения ИТС в России для краткосрочного периода. Модель 2, по нашему мнению, в целом может быть использована также для краткосрочного прогноза спроса и предложения, если имеются прогнозные оценки экзогенных факторов. При этом отдельные блоки модели 2 могут быть использованы для решения частных задач. В качестве примера в данной работе были осуществлены два варианта прогноза возможного дисбаланса спроса и предложения на рынке труда ИТС при различных сценариях развития экономики России для периода 2017-2020 гг.: с использованием модели 2 и с использованием отдельных блоков. При этом для первого варианта прогноза с использованием модели для краткосрочного периода до 5 лет по сути существует возможность рассматривать только инерционный сценарий, поскольку характер зависимостей для выпуска и численности занятых ИТС учитывает уже сложившиеся в экономике тенденции.

Во втором варианте были использованы блок численности выпускаемых специалистов модели 2 (система уравнений (4)) и результаты проведенного ранее анализа, который показал, что соотношение численности ИТС в расчете на 1 млн долл. ВВП достаточно стабильно для всех рассмотренных стран (СССР, Россия, США, Германия, Франция, Великобритания, подробнее см. [32]). Эти результаты были также подтверждены с помощью модели 2 по данным США для периода 1950-2013 гг. В частности, для России было установлено, что численность инженеров в расчете на 1 млрд. долл. ВВП равна 1200-1300 человек, численность техников в расчете на 1 млрд. долл. ВВП составляет 500 человек (для расчетов использованы данные Росстата [24-26], WorldBank [27]). Было сделано предположение, что данное соотношение возможно использовать в качестве норматива при осуществлении предварительных оценок спроса на ИТС. Прогнозные оценки объемов ВВП для 2017-2020 гг. были получены по данным прогнозов социально-экономического развития Российской Федерации до 2020 г., подготовленного Минэкономразвития России[33], для базового и целевого сценариев.

При проведении прогноза спрос определялся как потребность в ИТС, необходимых для создания определенного объема ВВП при достигнутом уровне научно-технологического развития. Предложение труда ИТС при этом оценивается на основе показателей подготовки кадров средней и высшей квалификации (без учета внутренней и внешней мобильности работников). Под сбалансированностью спроса и предложения подразумевается состояние рынка труда, при котором спрос на ИТС может быть обеспечен за счет внутреннего предложения ИТС, характеризуемого численностью выпускаемых специалистов данного профиля.Расчет годового прироста численности занятых инженерно-технических специалистов (ΔET_t) проводился в соответствии со следующим уравнением:

где m - коэффициент выбытия кадров. Исходя из оценок ИНП РАН [34] и данных Росстата, прогнозных оценок вакантных рабочих мест в экономике в 2015-2018 гг. [35], а также оценок коэффициента выбытия на прогнозный период, полученных авторами работы [36], было выбрано значение m = 0.03.

Необходимо также учитывать процессы деиндустриализации и реиндустрализации, аутсорсинга и офшоринга. Характерной тенденцией в настоящее время является расширение рынка инженерных услуг (под глобальным рынком инженерных услуг понимается совокупность профессиональных услуг и инженерно-технических разработок (включающих инженерные технологии, консультации экспертов, выполнение определенных работ), оказываемых предприятием-поставщиком инженерных услуг на мировом рынке) [40]. В связи с усилением влияния глобализационных процессов на рынок труда следует принимать во внимание фактор миграции, в том числе и на этапе подготовки кадров (см. [41]).