Проблема взаємозв’язку між кількістю вакансій на ринку праці та студентами за сферами економічної діяльності

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Проблема взаємозв'язку між кількістю вакансій на ринку праці та студентами за сферами економічної діяльності

Скидан М.І.

аспірант кафедри

соціоекономіки та управління персоналом

Затула Д.В.

кандидат фізико-математичних наук

асистент кафедри обчислювальної математики

факультету комп'ютерних наук та кібернетики



Анотація

вакансія ринок праця студент

У статті представлено авторське бачення проблеми взаємозв'язку між кількістю вакансій, які пропонує ринок праці, та студентами за сферами економічної діяльності. Окреслені певні сфери, за якими досліджувався взаємозв'язок, а саме: освіта, управління та адміністрування, медицина, як основні напрями розвитку економіки та добробуту суспільства. Проаналізована динаміка кількості студентів за обраними спеціальностями за період 2009-2021 роки. Проаналізована динаміка кількості вакансій за видами економічної діяльності. Проведено співставлення кількості студентів та наявними на ринку вакансіями, а також досліджено, чи зможуть майбутні випускники отримати бажану роботу за окресленими напрямами. Було проведено аналіз гіпотез щодо мотивів студентів обрати ту чи іншу спеціальність, а також від чого цей вибір залежав. Встановлено, що справді присутні проблеми диспропорції в освітніх послугах та самим ринком праці, а також певна незабезпеченість необхідними фахівцями у деяких інших видах економічної діяльності.

Ключові слова: вища освіта, ринок праці, вакансії, освіта, управління та адміністрування, медицина, освітні послуги.



Annotation

On the one hand, the labor market is changing - an intensive formation of a new economy with dominations of knowledge components. On the other hand - systemic crisis phenomena have different origins and different natures. Both and other determinants generate new imperatives, leading to new challenges to the educational component of human capital. The experience of global transformations shows that based on the decisive role of higher education in the vast majority of countries, the formation of socio-economic development policies. This study plans to analyze the educational services provided by the ZOB and the fullness of the labor market with vacancies, whether the problems of disproportion in educational services and the labor market and the insecurity of the necessary economy specialists are present as acute as it sounds in the media and by confident economists.

The article presents the author's vision of the problem of the relationship between the number of vacancies offered by the labor market and students by economic activity. Certain areas in which the relationship was studied are outlined, namely: education, management, and administration, medicine, as the main areas of economic development and social welfare. The dynamics of the number of students in selected specialties for 2009-2021 were analyzed. Then, the dynamics of the number of vacancies by types of economic activity were analyzed. A comparison was made between the number of students and vacancies available on the market, whether future graduates will be able to get the desired job in the outlined directions. Then, an analysis of the hypotheses of students' motives regarding the choice of one or another specialty was carried out, on which this choice depended. It has been established that there are indeed problems of disproportion in educational services and the labor market itself, as well as a certain insecurity of necessary specialists in certain types of economic activity.

Keywords: higher education, labor market, vacancies, education, management and administration, medicine, educational services.

Вступ

Ринок праці зазнає змін, з одного боку - інтенсивне становлення нової економіки із домінуваннями знаннєвої компоненти, з другого боку - системні кризові явища, що мають різне походження та різну природу. І та, й інша детермінанта породжують нові імперативи, зумовлюють нові виклики щодо освітньої компоненти людського капіталу. Досвід глобальних трансформацій засвідчує, що на засадах визначальної ролі вищої освіти в переважній більшості країн світу відбувається формування політики соціально-економічного розвитку. В даному дослідженні планується проаналізувати освітні послуги, які надаються ЗВО та наповненість ринку праці вакансіями. Чи дійсно проблеми диспропорції в освітніх послугах та самим ринком праці та незабезпеченість необхідними фахівцями економіки присутня настільки гостро, як це звучить в ЗМІ та певними фахівцями економістами.

У статті розглядається питання відшукання зв'язку та прогнозування кількості студентів у ЗВО за трьома важливими напрямками підготовки від кількох чинників, які теоретично можуть впливати на їх кількість. Найпершою гіпотезою, що перевіряється, є припущення, що присутній зв'язок між кількістю вакансій на ринку праці та кількістю студентів у вищих та передвищих навчальних закладах, тобто фахівців, які у майбутньому можуть зайняти ці вакансії.

У якості сфер/видів економічної діяльності було обрано 3 ключових напрями підготовки та відповідні їм вакансії - спеціальність «Освіта», що включає в себе педагогів у закладах середньої та вищої освіти; спеціальність «Управління та адміністрування», що охоплює сфери економіки, державного управління та менеджменту; спеціальність «Охорона здоров'я», що включає в себе лікарів всіх профілів та фармацевтів. Дані було взято із відкритих джерел/баз даних Державної служби статистики України, Міністерства Фінансів, Національного банку та інших аналітичних інституцій.

Також було проведено аналіз наявності залежностей між кількістю студентів за всіма трьома напрямками підготовки від таких чинників, як середньомісячної заробітної плати, курсу американського долара до гривні та обсягу державного замовлення на підготовку фахівців у відповідних галузях знань 01 «Освіта/Педагогіка», (рівень бакалавр). Для спеціальності «Освіта» додатково було проаналізовано такі фактори впливу на кількість студентів, як загальна кількість учнів у закладах загальної середньої освіти та кількість вчителів у закладах загальної середньої освіти.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Питання збалансування ринку праці та освітніх послуг отримала своє відображення в наукових працях вітчизняних вчених, серед яких - Аблязова Н.Р., Антонюк В.П., Дмитренко Г.А., Лопушняк Г.С., Мосьпан Н.В., Рибчанська Х.В., Суліма Є.М., Чумак О.В. та інші. При цьому розглядається ефективність вищої освіти, компетентність випускників та їхня практична підготовка [1]; причин високого рівня безробіття випускників закладів вищої освіти та фахівців з вищою освітою [8].

Виходячи з вищезазначеного, варто відповісти ствердно на тезу, що українські вчені виконали значну роботу в частині фундаментальних досліджень взаємозв'язків ринку праці та освіти. Проте значний масив проблем потребують додаткового емпіричного доведення та перевірки сформованих гіпотез. Метою статті є науково-прикладна аргументація та перевірка зв'язку між кількістю випускників та кількістю вакансій. Чи дійсно кількість студентів забезпечує потреби ринку праці, чи забезпечений ринок праці необхідною кількістю роботи для випускників, чи потрібна така кількість фахівців та місць для їх підготовки за обраними спеціальностями.



Результати

Для вибірок даних виконаємо попередній аналіз даних та з'ясуємо наявність залежностей між кількістю доступних на ринку праці вакансій та кількістю студентів у ЗВО та ЗФПО, які проходять підготовку за відповідними напрямками.

Наведемо основні описові статистики для вибірок даних щодо підготовки фахівців у ЗВО та ЗФПО, вказаних на початок кожного із навчальних років, починаючи із 2010/11 н.р., та закінчуючи 2021/22 н.р. (тобто маємо по 12 елементів у кожній з вибірці), а також аналогічні статистики для вибірок даних щодо кількості вакансій на ринку праці за відповідними видами економічної діяльності, зібраних за аналогічний період - починаючи із 2010 р. та закінчуючи 2021 р. (у базі даних присутні щоквартальні дані, із яких було обрано максимальні значення для кожного року). Формуємо основні описові статистики для перевірки гіпотез (табл. 1).

Таблиця 1. Основні описові статистики для досліджуваних вибірок даних

Вибірка	Вибіркове середнє	Вибіркова дисперсія
Всього студентів за спеціальністю «Освіта», тис. осіб	152.8	2 548.4
Всього студентів за спеціальністю «Управління та адміністрування», тис. осіб	331.6	306 364.0
Всього студентів за спеціальністю «Охорона здоров'я», тис. осіб	143.5	1 233.8
Вакансії - «Освіта», тис. од.	5.18	3.05
Вакансії - «Управління та адміністрування», тис. од.	7.82	5.83
Вакансії - «Охорона здоров'я», тис. од.	5.51	2.14

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України 11]

Вибіркове середнє вказує на «центр тяжіння» значень розподілу. Дисперсія ж вказує на певне нормоване відхилення значень вибірки від вибіркового середнього. Бачимо, що розкид даних у вибірці «Управління та адміністрування» є дуже значним у порівнянні із іншими.

Відмітимо, що розкид даних у всіх вибірках є дуже значним відносно середнього значення. Очевидним є також те, що статистичні характеристики вибірок даних стосовно вакансій на два порядки відрізняються від вибірок даних стосовно студентів.

Всі 6 вибірок було перевірено на нормальність за допомогою критерію Шапіро-Уілка. В результаті можемо стверджувати, що всі вибірки даних стосовно кількості студентів, а також всі вибірки даних стосовно кількості вакансій (окрім сфери «Освіта») є нормально розподіленими із надійністю 95%.

Для розуміння динаміки зміни кількості студентів за напрямками підготовки, побудуємо діаграми розкиду вибірок. Як бачимо, наближення кривою (параболою) фактично ідеально співпадає із даними стосовно «Управління та адміністрування», що свідчить про можливість із дуже високою надійністю дати прогноз на найближчі роки. Гірше апроксимуються дані кількості студентів у спеціальності «Освіта», а для «Охорони здоров'я» можемо припустити певну лінійну залежність, яка не є достатньо обґрунтованою коефіцієнтом детермінації. Можемо спостерігати різну динаміку зміни кількості студентів в різних досліджуваних спеціальностях та різних часових проміжках (рис. 1).



Рис. 1. Графіки динаміки кількості студентів (у тис. ос.) для сфер: (а) «Освіта»; (б) «Охорона здоров'я»; (в) «Управління та адміністрування».

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11]

Виходячи з рис. 1, можемо спостерігати спадну динаміку кількості студентів, які вступають на спеціальність «Управління та адміністрування» протягом 2009-2021 років. Наявна хвилеподібна динаміка у спеціальності освіта з тенденцією до збільшення. І знову ж таки спадна динаміка в спеціальності охороно здоров'я, що виявляється напрочуд цікавим, дивлячись на роки пандемії та незначної охопленості українського населення медичними послугами.

Виходячи із того, що в офіційних джерелах присутні дані щоквартальної кількості вакансій за видами економічної діяльності, починаючи із 2005 року, то можна більш детально проаналізувати ці вибірки. Для поглибленого розуміння динаміки зміни кількості вакансій за обраними сферами побудуємо зведений лінійний графік зміни кількості вакансій (щоквартально) (рис. 2).

Рис. 2. Зведений графік динаміки кількості вакансій (у тисячах од.) за видами економічної діяльності.

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11]

Помітимо, що останні два графіка є дуже схожими. Можна помітити, що зберігається певна спільна тенденція щодо зменшення кількості вакансій незалежно від виду економічної діяльності після 2019 року. До цього також спільною тенденцією було збільшення вакансій за всіма сферами у період між 2016 та 2019 роками.

Перевіримо схожість статистичних характеристик у парах вибірок «студенти» - «вакансії» за всіма досліджуваними сферами.

По-перше, застосуємо F-критерій для перевірки гіпотези про рівність дисперсій вибірок у парах «студенти» - «вакансії» за всіма 3 сферами, які розглядаються. В результаті робимо висновок, що дисперсії у всіх парах вибірок відрізняються, що було очікувано з огляду на описові статистики.

По-друге, за допомогою тесту ANOVA було перевірено гіпотезу про рівність середніх значень у парах «студенти» - «вакансії». В результаті виявилося, що середні значення у парах вибірок за всіма сферами відрізняються, що також очікувано.

Далі, відповідно до t-критерію Уелча, було перевірено 2 гіпотези про рівність зі зміщенням середніх значень у парах «студенти» - «вакансії». У першій гіпотезі було розглянуто зміщення на округлену різницю між середніми вибірок, а у другій - зміщення на таке число між середніми вибірок, щоб дані вибірок, які відображають кількості студентів та вакансій, лишились додатніми числами.

Таблиця 2. Результати перевірки статистичних гіпотез

Сфери пар вибірок «студенти» - «вакансії»	Гіпотеза 1: рівність середніх зі зміщенням на величину (у тис. од.)	Гіпотеза 2: рівність середніх зі зміщенням на величину (у тис. од.)
«Управління та адміністрування»	Статистично значуще твердження, зміщення на 324.	Не підтвердилася, зміщення на 153.
«Освіта»	Статистично значуще твердження, зміщення на 148.	Статистично значуще твердження, зміщення на 140.
«Охорона здоров'я»	Статистично значуще твердження, зміщення на 138.	Не підтвердилася, зміщення на 114.

Джерело: складено автором за [3], [11], [12].

Таким чином, вибірки даних для сфер «Управління та адміністрування» і «Охорона здоров'я» не є статистично схожими за своїми характеристиками. Тільки у парі вибірок «студенти» - «вакансії» для сфери «Освіта» присутня схожість середніх значень зі зміщенням на 140 тис. одиниць.

Тепер перевіримо наявність залежностей між вибірками даних щодо кількості студентів та кількості вакансій за відповідними спеціальностями.



Рис. 4. Діаграма розсіювання даних у парі «студенти - вакансії» для сфери «Управління та адміністрування».

Джерело: складено автором за [3], [11], [12].

Будуючи лінійну модель залежності кількості студентів від кількості вакансій у цій сфері економічної діяльності, отримуємо таке рівняння:

у = 51,135х -- 68 103,7.

При цьому коефіцієнт детермінації лінійної моделі дорівнює R2 = 0,55, що свідчить про середню надійність даної моделі. Також зазначимо, що модель є статистично значущою із p-value 0,006 << 0,05 (стосується також коефіцієнта при незалежній змінній). Хоча окремо вільний член має p-value 0,58 >> 0,05.

Будуючи діаграми розсіювання даних у парах «студенти - вакансії» для сфер «Освіта» і «Охорона здоров'я», помічаємо, що дані є гетероскидастичними і залежність будь-якого вигляду між вибірками є дуже сумнівною. Кількість студентів за цими спеціальностями є приблизно однаковою протягом періоду 2010-2021 рр. незалежно від кількості доступних вакансій у відповідних сферах на ринку праці. Із більшою певністю можемо стверджувати, що залежність відсутня з огляду на малі коефіцієнти кореляції між вибірками: р = 0,182 для «Освіти» та р = 0,387 для «Охорони здоров'я».

Будуючи діаграму розсіювання даних у парі «студенти» - «вакансії» для сфери «Управління та адміністрування», помічаємо, що присутня помірна лінійна або поліноміальна залежність між вибірками.

Рис. 5. Діаграми розсіювання даних у парах «студенти - вакансії» для сфер «Освіта» (а) і «Охорона здоров'я» (б).

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11]

Тож маємо, що присутня дуже слабка залежність у парах «студенти - вакансії» для сфер «Освіта» і «Охорона здоров'я». У подальшому дослідженні розглянемо інші фактори, що можуть впливати на кількість студентів, яких готують у ЗВО та ЗФПО за обраними напрямками дослідження.

Управління та адміністрування. Для цієї сфери спершу дослідимо залежність кількості студентів від рівня середньомісячної заробітної плати (у гривнях). Відмітимо, що присутня не лінійна залежність, а близька до показникової. При цьому модель є досить надійною. Для перевірки цього твердження дані обох вибірок було прологарифмовано і складено рівняння лінійної регресії.



Рис. 6. Діаграми розсіювання даних у парі «студенти - заробітна плата (у грн.)» для сфери «Управління та адміністрування»: (а) оригінальні дані; (б) прологарифмовані.

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11]

В результаті рівняння лінійної моделі залежності прологарифмованої кількості студентів (у) від середньомісячної зарплати (х) має вигляд: lnу = --0,62 ln х + 18.

При цьому коефіцієнт детермінації лінійної моделі майже не змінився у порівнянні із показниковою моделлю і дорівнює R2 = 0,873, що свідчить про високу надійність даної моделі. Також зазначимо, що модель є статистично значущою ізp-value 8,5 * 10_6 << 0,05 (стосується також коефіцієнта при незалежній змінній), вільний член має p-value 9,5 * 10_11 << 0,05.

Тепер розглянемо залежності кількості студентів у сфері «Управління та адміністрування» від таких факторів, як:

рівень середньомісячної заробітної плати у цій сфері, розрахованої за поточним курсом у USD;

середньорічний курс USD до гривні;

обсяг державного замовлення на підготовку фахівців за освітньо-кваліфікаційним рівнем бакалавра (спеціальності «Економіка та підприємництво» і «Менеджмент і адміністрування»).

Запишемо у вигляді таблиці статистичні дані стосовно адекватності кожної із 3 лінійних регресійних моделей залежності кількості студентів від відповідних факторів.

Таблиця 3. Статистичні характеристики лінійних моделей залежності для сфери «Управління та адміністрування»

Фактор залежності	Коефіцієнт детермінації моделі R2	p-value моделі (коефіцієнта при незалежній змінній)	p-value вільного члена моделі
Середньомісячна заробітна плата, розрахована за поточним курсом у USD	0,126	-	-
Середньорічний курс USD до гривні		4*Ь-ьО1сл
Державне замовлення (ОКР бакалавр) за спеціальностями «Економіка та підприємництво» і «Менеджмент і адміністрування»	0,813	ONь-ьО1СП	0,59

Джерело: складено автором за [4], [9], [10].

Рис. 7. Діаграми розсіювання даних для сфери «Управління та адміністрування» у парах вибірок: (а) «студенти - заробітна плата (у USD)»; (б) «студенти - курс USD»; (в) «студенти - державне замовлення».

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11]

Серед трьох представлених лінійних моделей помічаємо, що присутній сильний зв'язок кількості студентів у сфері «Управління та адміністрування» від середньорічного курсу USD до гривні та від величини державного замовлення на підготовку бакалаврів у ЗВО (за спеціальностями «Економіка та підприємництво» і «Менеджмент і адміністрування»). А от від середньомісячної заробітної плати, розрахованої за поточним курсом у USD, кількість студентів фактично не залежить.

Освіта. Для цієї сфери дослідимо залежність кількості студентів від низки факторів. Зокрема, розглянемо залежність від таких чинників, як:

рівень середньомісячної заробітної плати у цій сфері, розрахованої у гривнях;

рівень середньомісячної заробітної плати у цій сфері, розрахованої за поточним курсом у USD;

середньорічний курс USD до гривні;

обсяг державного замовлення на підготовку фахівців за освітньо-кваліфікаційним рівнем бакалавра (спеціальності «Педагогічна освіта» і «Фізичне виховання»).

Для кожного із цих чотирьох факторів маємо схожу ситуацію стосовно лінійних регресійних моделей: коефіцієнти детермінації варіюються від R2 = 0,006 (модель залежності кількості студентів від рівня заробітної плати у гривнях) до R2 = 0,068 (модель залежності кількості студентів від рівня заробітної плати у USD), що свідчить про дуже слабкий зв'язок (або його цілковиту відсутність) кількості студентів від даних факторів.



Рис. 8. Діаграми розсіювання даних для сфери «Освіта» у парах вибірок: (а) «студенти - заробітна плата (у грн.)»; (б) «студенти - заробітна плата (у USD)»; (в) «студенти - курс USD»; (г) «студенти - державне замовлення».

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11]

Відмітимо також, що дані у парі «студенти»-«заробітна плата (грн.)» пов'язані деяким нелінійним (поліноміальним) зв'язком. При цьому модель є досить адекватною, тож взагалі відкидати із розгляду цей фактор не варто.

По-друге, розглянемо залежність кількості студентів від таких чинників:

кількість учнів у закладах загальної середньої освіти;

кількість учнів у закладах професійної (професійно-технічної) освіти;

кількість учнів (всього у закладах загальної середньої та професійної освіти);

кількість вчителів у закладах загальної середньої освіти.

Запишемо у вигляді таблиці статистичні дані стосовно адекватності кожної із 4 лінійних регресійних моделей залежності кількості студентів від відповідних факторів.

Таблиця 4. Статистичні характеристики лінійних моделей залежності для сфери «Освіта»

Фактор залежності	Коефіцієнт детермінації моделі R2	p-value моделі (коефіцієнта при незалежній змінній)	p-value вільного члена моделі
Кількість учнів у закладах загальної середньої освіти	0,479	0,013	0,39
Кількість учнів у закладах професійної (професійно-технічної) освіти	0,048	-	-
Кількість учнів (всього)	0,391	0,03	0,79
Кількість вчителів у закладах загальної середньої освіти	0,116	-	-

Рис. 9. Діаграми розсіювання даних для сфери «Освіта» у парах вибірок: (а) «студенти - учні в закладах загальної середньої освіти»; (б) «студенти - учні в закладах професійно-технічної освіти»; (в) «студенти - учні (всього)»; (г) «студенти - вчителі».

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11]



Серед всіх чотирьох представлених моделей найбільший коефіцієнт детермінації R2 = 0,48 стосується пари величин «студенти» - «учні у закладах загальної середньої освіти», що свідчить про помірний зв'язок між даними величинами. Приблизно такий же зв'язок присутній у парі «студенти» - «учні (всього)». Інших два фактора дуже слабко впливають на кількість студентів спеціальності «Освіта».

Охорона здоров'я. Для цієї сфери дослідимо залежність кількості студентів від таких чинників, як:

рівень середньомісячної заробітної плати у цій сфері, розрахованої у гривнях;

рівень середньомісячної заробітної плати у цій сфері, розрахованої за поточним курсом у USD;

середньорічний курс USD до гривні;

обсяг державного замовлення на підготовку фахівців за освітньо-кваліфікаційним рівнем бакалавра (спеціальності «Ветеринарія», «Медицина», «Фармація» і «Соц. робота/Соціальне забезпечення»).



Рис. 10. Діаграми розсіювання даних для сфери «Охорона здоров'я» у парах вибірок: (а) «студенти - заробітна плата (у грн.)»; (б) «студенти - заробітна плата (у USD)»; (в) «студенти - курс USD»; (г) «студенти - державне замовлення».

Джерело: складено автором за Офіційним сайтом Державної служби статистики України [11] Запишемо у вигляді таблиці статистичні дані стосовно адекватності кожної із 4 лінійних регресійних моделей залежності кількості студентів від відповідних факторів.

Таблиця 5 Статистичні характеристики лінійних моделей залежності для сфери «Охорона здоров'я»

Фактор залежності	Коефіцієнт детермінації моделі R2	p-value моделі (коефіцієнта при незалежній змінній)	p-value вільного члена моделі
Середньомісячна заробітна плата у гривнях	0,556	0,0054	2,1 ¦ 10"12
Середньомісячна заробітна плата, розрахована за поточним курсом у USD	0,383	0,032	14 IQ-*
Середньорічний курс USD до гривні	0Д8	-	-
Державне замовлення (ОКР бакалавр) за спеціальностями «Ветеринарія», «Медицина», «Фармація» і «Соціальнаробота»	0,34	0,047	0,00046

Аналізуючи лінійні моделі, бачимо, що всі вони, окрім пари «студенти»-«середньорічний курс USD до гривні», вказують на помірний зв'язок кількості студентів у сфері «Охорони здоров'я» від даних факторів. Також зазначимо, що ці 3 моделі є статистично значущими. І лише середньорічний курс USD до гривні дуже слабко впливає на кількість студентів.



Висновки

У даній роботі було проаналізовано зв'язки між кількістю майбутніх фахівців за спеціальностями, яких готують ЗВО та ЗФПО, та наповненістю ринку праці вакансіями. Такі твердження підтверджено аналітично:

присутній зв'язок між кількістю студентів та кількістю вакансій на ринку праці у галузі «Управління та адміністрування», було побудовано модель лінійної регресії, яка є статистично значущою та має середню надійність;

зв'язок між кількістю студентів та кількістю вакансій на ринку праці у галузях «Освіта» та «Охорона здоров'я» - відсутній (є статистично незначущим);

пари вибірок даних «студенти» - «вакансії» для сфер «Управління та адміністрування» і «Охорона здоров'я» є статистично несхожими за своїми характеристиками, для сфери «Освіта» присутня схожість середніх значень вибірок зі зміщенням на 140 тис. од.;

присутній тісний нелінійний зв'язок між кількістю студентів та рівнем середньомісячної заробітної плати (у гривнях) у галузі «Управління та адміністрування»;

в ході аналізу інших потенційних факторів впливу на кількість студентів у сфері «Управління та адміністрування» було виявлено сильну залежність від середньорічного курсу USD до гривні та від обсягу державного замовлення на підготовку бакалаврів у ЗВО, а також відсутність залежності від середньомісячної заробітної плати, розрахованої за поточним курсом у USD;

присутній нелінійний зв'язок між кількістю студентів та рівнем середньомісячної заробітної плати (у гривнях) у галузі «Освіта»;

присутні зв'язки як між кількістю студентів та кількістю учнів у закладах загальної середньої освіти, так і між кількістю студентів та кількістю учнів (всього у закладах загальної середньої та професійної освіти) у галузі «Освіта», було побудовано відповідні моделі лінійної регресії, які є статистично значущими та мають середню надійність;

в ході аналізу інших потенційних факторів впливу на кількість студентів у сфері «Освіта» було встановлено відсутність залежності від низки чинників: середньомісячна заробітна плата (розрахована за поточним курсом у USD), середньорічний курс USD до гривні, обсяг державного замовлення на підготовку бакалаврів у ЗВО, кількість учнів у закладах професійно-технічної освіти, кількість вчителів у закладах загальної середньої освіти;

присутня залежність кількості студентів у сфері «Охорона здоров'я» від рівня середньомісячної заробітної плати (у гривнях), середньомісячної заробітної плати (розрахованої за поточним курсом у USD) та від обсягу державного замовлення на підготовку бакалаврів у ЗВО, а відповідні моделі лінійної регресії є статистично значущими та мають середню надійність;

відсутня залежність кількості студентів у сфері «Охорона здоров'я» від середньорічного курса USD до гривні.

Таким чином, справді присутні проблеми диспропорції в освітніх послугах та самим ринком праці, а також певна незабезпеченість необхідними фахівцями у певних видах економічної діяльності. Також варто більш детально дослідити питання визначення залежностей величини кількості студентів за відповідними напрямками підготовки від інших факторів, які є статистично значущими



Список використаних джерел

1. Аблязова Н.Р. Сучасні механізми збалансування вищої освіти та ринку праці. Економічний аналіз. 2020. Том 30. № 4. С. 15-22.

2. Антонюк В.П. Стратегія розвитку вищої освіти України в контексті вимог до людського капіталу та євроінтеграційних процесів. Вісник економічної науки України. 2021. № 1. С. 113-119.

3. Державний центр зайнятості URL: https://www.dcz.gov.ua/.

4. Динаміка мінімальної заробітної плати в Україні за 2010-2022 роки/ Аналітичний портал «Мінфін» URL: https://index.minfin.com.ua/ua/labour/salary/min/.

5. Динаміка середньої заробітної плати в Україні за 2010-2022 роки / Аналітичний портал «Мінфін» URL: https://index.minfin.com.ua/ua/labour/salarv/average/.

6. Дмитренко Г.А. Стратегія розвитку вищої освіти в Україні: людиноцентричний контекст. Економіка та держава. 2013. № 10. С. 114-118.

7. Лопушняк Г.С., Рибчанська Х.В. Вища освіта України: проблеми та перспективи розвитку. Ефективність державного управління. 2014. Вип. 40. С. 21-27.

8. Мосьпан Н.В., «Вища освіта та ринок праці в Україні: десятиліття взаємодії», OD, вип. 32, вип. 1, с. 20-38, Лют 2021. URL: https://doi.org/10.28925/2312-5829.2021.1.2.

9. Національна економічна стратегія на період до 2030 року. URL: https://www.kmu.gov.ua/npas/pro-zatverdzhennva-nacionalnovi-eko-a179.

10. Офіційний портал Верховної Ради України URL: https://zakon.rada.gov.ua/.

11. Офіційний портал Державної служби статистики України URL: https://www.ukrstat.gov.ua/.

12. Офіційний портал Національного банку України URL: https://bank.gov.ua/.

13. Стратегія розвитку вищої освіти в Україні на 2022-2032 роки. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/286-2022-%D1%80/#Text.

14. Суліма Є.М. Проектування стратегії розвитку вищої освіти як засіб модернізації освітньої галузі України на 2021-2031 роки. Педагогічні науки: теорія та практика. 2021. № 2. С. 176-186.

15. Чумак О.В. Механізм регулювання взаємодії вищої освіти з ринком праці. Народна освіта. 2017. Випуск № 3 (33). URL: https://www.narodnaosvita.kiev.ua/?page_id=5081.

Размещено на Allbest.ru

...