Мониторинг государственной молодежной политики 
  19 октября 2009 года
Двадцать третий выпуск
Федеральные тренды в молодежной политике
Зарубежный опыт стимулирования инновационной деятельности частного бизнеса 
(по материалам экспертных интервью и научных публикаций) 
Часть 2 
Как уже отмечалось в первой части нашего обзора (см. выпуск мониторинга N22 от 12 октября), понуждение государством бизнеса к осуществлению инновационной деятельности или покупке инновационных разработок имеет в зарубежной практике ограниченное применение. В основном оно осуществляется путём законодательного установления новых нормативов (например, экологических), которые вынуждают бизнес заниматься созданием инновационной продукции, проводить или заказывать изыскания, которые позволят производить товар, соответствующий ужесточившимся нормативам. 
•	 «Понуждение осуществляется технологически, через принятие нормативов, которые все должны выполнять. Например, введение стандартов «евро-2», «евро-3», «евро-5» для автомобилей. Разработчики двигателей вынуждены совершенствовать свою продукцию, производители топлива выпускать более чистые марки бензина. Другой пример - сейчас в Европе происходит отказ от лампочек накаливания и переход на неоновые и газовые. Принуждение осуществляется через технические нормативы. Эти акты принимаются на государственном уровне, а коммерческие компании ставятся перед фактом, что если они не выполнят этих требований, то они просто не смогут продавать свой товар – он будет запрещен к продаже» (Игорь Белоусов, ведущий менеджер «НP-Россия»). 
В основном все же используется механизм стимулирования. Стимулирование может принимать облик льгот, в первую очередь налоговых, которые предоставляются компаниям, занимающимся НИОКР. Также законодательно предусматривается ускоренная амортизация оборудования, используемого в НИОКР. Государством создаются благоприятные условия для инновационной деятельности, например, за счет облегчения ввоза в страну оборудования, необходимого для проведения исследований. 
•	 «Просто понуждение на бизнес не действует. Когда государство понуждает частный бизнес к чему-либо, то это должно сопровождаться льготами. Если государство заинтересованно в решении некой проблемы, то бизнесу говорят, что должен делать то-то и то-то, но это сопровождается компенсациями. Надо всегда видеть вторую стороны проблемы. Возьмем ветряки в Германии. Почему ветряки в Германии выгодны, а у нас нет? Германским производителям энергии из альтернативных источников разрешается продавать её через единую сеть. Государством стимулируется альтернативная энергетика. Ветряки становятся окупаемыми – они производятся, есть отработанная технология. Воздействуя налогами, льготами, послаблениями государство создает условия, когда инвестиции в инновации будут комфортны. Возьмем бизнес-ангелов. Они дают «умные» деньги. Часть средств, которые инвестируются бизнес-ангелами в инновационные разработки, не облагаются налогами. Так делается и в Европе, и в Америке. Это же касается финансирования НИОКР. Предусматривается ускоренная амортизация основных средств при выполнении научных работ, отсутствие таможенного обложения оборудования и комплектующих для исследований. Просто идет декларирование, что оборудование предназначено для исследований. Это оптимальная практика. Она используется в Израиле и многих других странах. Почему Израиль производит много интересных разработок? – у них любое необходимое оборудование легко проходит быстро через таможню» (Сергей Юшко, Генеральный директор ОАО Инновационно-производственный технопарк «Идея»). 
•	 «В первую очередь – это экономическое стимулирование. Мы создаем технологию для центров обработки данных, которая позволяет экономить до 50% энергии при их работе. Мы получаем заказы от потребителей, которые получают экономию. И это применение энергосберегающих технологий поощряется государством. Мы имеем с этого преференции, точно не скажу какие, это не моя область, но есть преференции за энергосбережение. «Hewlett Packard» – инновационная компания. Инновации формируют образ нашей компании в глазах государства, а мы работаем на территории 180 государств, мы получаем от них заказы, от органов госвласти» (Игорь Белоусов, ведущий менеджер «НP-Россия»). 
•	 «Основной метод со стороны государства – стимулирование, создание условий, чтобы было выгодно инвестировать в инновации. Преимущественно фискальные методы. Например, освобождение от налогообложения прибыли, которая идет на реинвестирование. Создаются преференции, проводится политика протекционизма при закупках. Опосредованный метод – развитие рыночных механизмов. Повышая уровень конкуренции, государство стимулирует инновационную деятельность. Чем выше конкуренция, тем больше необходимость в инновациях – чтобы просто остаться на рынке. Если автомобильная компания в течении 5 лет не выпускает новую модель, то она уходит с рынка» (Павел Родюков, старший инвестиционный менеджер «Роснано»). 
•	«Наряду с прямым финансированием, важным инструментом государственной поддержки является стимулирование инновационной деятельности через налоговую систему. В обобщенном виде можно выделить три группы налоговых инструментов, стимулирующих инновации: 
• освобождение от налогов государственных и частных некоммерческих организаций (налоги на добавленную стоимость, на имущество, на землю, а также отмена таможенных пошлин при импорте научного оборудования и т.п.); 
• налоговые льготы, стимулирующие компании к увеличению расходов на исследования и разработки; 
• налоговые льготы для начинающих компаний на ранних этапах их деятельности. 
(…) Одним из существующих вариантов налоговых льгот является снижение стоимости основного капитала (амортизация), используемое для проведения исследований и разработок. Большинство стран ОЭСР предоставляет компаниям право осуществлять ускоренную амортизацию научного оборудования» («Национальные инновационные системы в России и ЕС» под ред. Н.И.Ивановой и др.). 
В России был опыт стимулирования НИОКР с помощью налоговых льгот. Однако в дальнейшем все льготы были отменены из-за злоупотреблений. В связи с этим эксперты считают целесообразным рассмотреть возможность возобновления налогового стимулирования НИОКР, но уже с учетом предыдущего опыта. В частности, такие меры должны сопровождаться серьезными санкциями за попытки использовать льготные режимы для налоговых нарушений. 
•	«В целях продвижения в инновационном направлении, а также для увеличения объемов инвестиций в научно-техническую сферу, российскому государству необходимо стимулировать компании и тем самым поощрять их вкладывать средства в НИОКР. В большинстве стран ОЭСР стимулирование частного бизнеса с целью увеличения его вложений в НИОКР осуществляется с использованием налоговых льгот. Что касается России, то здесь системы эффективных налоговых льгот сегодня практически не существует. В 90-е годы такая система некоторое время действовала, но в 2001 году была отменена, так как предоставляемые льготы оказались чрезвычайно широкими, открытыми к жульническим схемам и не соответствующими поставленным новым налоговым законодательством требованиям перехода к более упрощенной схеме налогообложения. Однако, по нашему мнению, специальные налоговые льготы для частных компаний, осуществляющих НИОКР, должны найти отражение в разрабатываемых документах. Основываясь на опыте Европы и США, мы считаем целесообразным предоставить всем компаниям право списывать собственные затраты на НИОКР и возможность получения ими налогового кредита, который они могли бы использовать даже при отсутствии прибыли. Преимущество такого кредита состоит в том, что его величина может быть определена заранее и, следовательно, он действительно может воздействовать на решение компаний об увеличении затрат на НИОКР» («Национальные инновационные системы в России и ЕС» под ред. Н.И.Ивановой и др.). 
Но кроме налогового стимулирования за рубежом применяются и прямые государственные инвестиции в те или иные исследования. Так, инновационный сектор Израиля был во многом создан за счет государственного финансирования, причем государство брало на себя значительную долю рисков.Из европейских стран можно привести в качестве примера Финляндию, где действует программа SITRA, в рамках которой осуществляется как прямое финансирование старт-апов, так и деятельность региональных фондов поддержки технологических предприятий. 
•	 «В огромной степени Израиль обязан успехом своего венчурного развития программе стимулирования инвестиций «Yozma» (…) Идея «Йозмы» состояла в следующем. Фонд программы был использован для капитализации 10 других венчурных фондов, каждый с капиталом 20 млн. долл. К фондам предъявлялись следующие требования: наличие одного израильского партнера и одного американского или европейского партнера с именем и стажем. Зарубежные партнеры были обязаны обучать израильских коллег методике и принципам инвестирования, развития компаний и ведения дел фонда. В обмен венчурный фонд получал 8 млн. долл. из фондов «Йозмы» (остальные 12 млн. партнеры должны были представить совместно), которые они в случае провала фонда не обязаны были возвращать. А в случае успеха партнеры могли выкупить долю государства за те же деньги плюс символическая процентная ставка (LIBOR+1%), плюс 7% от прибыли на эту долю, – таким образом, больше 90% дохода доставалось частным участникам программы. (…) Временное использование государственных средств Израиля привело к привлечению только в виде прямого каталитического эффекта почти 5 млрд. долл. инвестиций (в 50 раз больше временно отвлеченной правительством суммы) и косвенно – до 7 млрд. долл. в течение 1993–2000 гг. Число технологических компаний в стране превысило 4000. Израиль был успешно включен в мировой технологический бизнес. (…) Успех деятельности «Йозма» был признан во многих странах мира. Широко известны примеры Тайваня и Финляндии, где опыт «Йозма» был включен в государственную политику, и были созданы сходные фонды, инвестировавшие в частные фонды на паритетной основе. В Чили с 2001 г. Функционирует аналогичная программа CORFU»(Юрий Аммосов, «Венчурный капитализм: от истоков до современности»). 
•	 «Финский национальный фонд по исследованиям и разработкам (SITRA) и Национальное технологичное агентство (TEKES) организовало услугу «предварительного» посева, которая направлена на улучшение условий для коммерциализации технологических проектов путем предложения финансирования венчурным капиталом для компаний, которые используют инновационную технологию. В его основе лежит осознание правительством слабого развития промышленности венчурного капитала, низкой пропорции малых и средних предприятий, занимающихся непосредственно инновациями, и низкой пропорции новой рыночной капитализации. Услуга предварительного посева разбита на две секции: LIKSA и INTRO. LIKSA представляет собой пакет совместного финансирования, который может быть использован для получения информации и услуг, связанных с коммерциализацией технологии. Она обеспечивает более быструю качественную картину бизнеса в качестве основы для дальнейшей оценки. Услуга INTRO обеспечивает эффективное представление старт-ап компаний государственным и частным инвесторам. Вновь запущенная программа PreSeed нацелена на совершенствование условий для коммерциализации технологических проектов и для открытого финансирования венчурным капиталом компаний, которые используют новые технологии» («Национальные инновационные системы в России и ЕС» под ред. Н.И.Ивановой и др.). 
Еще одним способом стимулирования государством инноваций необходимо признать промышленный шпионаж. В Китае политика покровительства хищениям чужих технологий и идей имеет почти неприкрытый характер. Такая политика позволяет китайским компаниям экономить средства, расходуемые конкурентами на НИОКР, и догонять развитые страны, выпуская дешевые аналоги их товаров в категории hi-tech. 
•	 «Очень многие производители, разворачивавшие в Китае производство, сообщали о хищениях их ноу-хау, секретов, технологий производства и даже продуктов китайскими партнерами, как организациями, так и отдельными сотрудниками. Система хищения интеллектуальной собственности прекрасно отлажена и, как не без оснований подозревают наблюдатели, поощряется или, как минимум, не преследуется китайскими властями» (Юрий Аммосов, «Венчурный капитализм: от истоков до современности»). 
•	 «Существует и получение новшеств путем разведки. Что проще стащить и передать в производство. Китай - пример страны, которая тащит все, что можно. А государство никак это не пресекает. Закрывает глаза на нарушение чужих прав, не своих фирм, которые вкладывали деньги в разработку. Проводит такую политику, чтобы сейчас учились копировать, а завтра научились производить свое. Дают развиваться. Зато появляется новая отрасль с перспективой развития» (Павел Родюков, старший инвестиционный менеджер «Роснано»). 
Если Китай имеет возможность покровительствовать почти неприкрытому присвоению чужих технологий, несмотря на протесты страдающих от этого зарубежных компаний, то остальным приходится покупать идеи на стадии разработки или готовых технологий. Покупать идеи на ранней стадии дешевле, но это влечет за собой риски и необходимость иметь собственную научную базу, которая позволила бы довести купленное до коммерческого продукта. 
•	 «В Казахстане проводилась подобная политика скупки проектов. У них нет своей инженерной инфраструктуры. И они начали целенаправленно вкладывать в это капитал, полученный от нефти. Занимались поиском перспективных технологий, которые можно купить и адаптировать в производство.» (Павел Родюков, старший инвестиционный менеджер «Роснано»).
•	 «Идеи никому не нужны без людей. Важен человек, способный воплотить идею. Без этого их скупка бессмысленна. Нужна инженерная школа, способная воспринимать идеи, а уже потом нужно думать о скупке. Здесь возникает поле для деятельности технопарков и аутсорсинговых лабораторий. За рубежом это делается внутри крупных предприятий. Наш крупный бизнес не понимает, как это можно скупать идеи. Они покупают готовые технологии. У них рефлексия советского времени. Предприятия с современной рефлексией платят за идеи, забирают к себе людей, которые эти идеи создают, которые эти идеи сумеют реализовать в продукт» (Сергей Юшко, Генеральный директор ОАО Инновационно-производственный технопарк «Идея»). 
Система аутсорсинга широко применяется при создании инноваций, но роль государства здесь незначительна. Вопрос передачи разработок на аутсорсинг или самостоятельного ведения НИОКР решается, исходя из экономической целесообразности. При этом аутсорсинг получает все более широкое применение. Связано это с тем, что большинству крупных и средних компаний сложно и экономически невыгодно вести собственные исследования сразу по всем необходимым направлениям. Часть работ охотно передается ими узкоспециализированным фирмам. 
•	 «Аутсорсинг – это передача части функций тем, кто их лучше выполнит. Например, для «Феррари» дизайн делает фирм «Pininfarina», которая делает его и для «Хонды». Мощные фирмы, но предпочитают отдавать дизайн сторонней организации. Те специализируются на определенной функции, и здесь они гуру. Получается сеть из тех, кто на условиях аутсорсинга делает свой продукт. Продукт – это результат усилий сети компаний, каждая из которых занимается своим делом. Возьмем экраны для современных сотовых телефонов или телевизоров. Такие компоненты, как матрицы или слои пленок для экранов, которые являются хай-теком, делают 3-4 фирмы из Японии и Кореи, которых практически никто не знает. Их продукцию покупают практически все производители электроники. Они специализируются на том, что умеют лучше других. Хороший пример анти-аутсорсинга – АЗЛК. Там практически было натуральное хозяйство. Все было собрано у них, занимались всем сразу. И в результате у них ничего не получалось. То есть получалось – но дороже и хуже по качеству» (Павел Родюков, старший инвестиционный менеджер «Роснано»). 
•	 «За границу ходить не надо. У нас есть свой опыт. Например, Камский индустриальный парк «Мастер», созданный нами совместно с КамАЗом, технопарк «Идея», созданный нами с «Татнефтью» в Лениногорске, в Нижнекамске совместно с «Нижнекамскнефтехимом». В основе – создание условий для малых предприятий, чтобы они конкурировали друг с другом, создавали рабочие места, производили добавленную стоимость, продукцию для «Нефтехима» или «Татнефти» (Сергей Юшко, Генеральный директор ОАО Инновационно-производственный технопарк «Идея»). 
•	 «У нас, в «Hewlett Packard», почти все делается нашими структурами. Но аутосоринг – перспективное направление, он будет широко применяться. Как пример – мы недавно объявляли конкурс на новый логотип, вывесив на сайте объявление. В конкурсе могли принять участие все: от школьников до специализированных фирм. В итоге его выиграла маленькая компания из Словакии. Все это позволило, в том числе, сэкономить средства в результате инновационного подхода. Аутсорсинг, по моему мнению, особенно перспективен, в первую очередь, в области дизайна программного обеспечения» (Игорь Белоусов, ведущий менеджер «НP-Россия»). 
Существует множество схем государственного стимулирования инновационной деятельности. Эксперты отмечают, что полный их обзор может составить большой научный труд. Но в целом они различаются только деталями, принципиально опираясь на налоговые, таможенные и другие перечисленные в наших обзорах элементы стимулирования. 

Проблемы занятости молодежи
Методы прогнозирования на рынке труда
Текущая ситуация в сфере прогнозирования РФ
Важнейшей предпосылкой регулирования экономики является разработка прогнозов. Государственное прогнозирование представляет собой систему научно-обоснованных представлений о тех или иных направлениях социально-экономического развития страны. В условиях перехода к рыночным отношениям прогнозирование становится начальной стадией, основой всей системы управления. Это связано с тем, что в условиях рынка меняются траектории развития, увеличивается выбор вариантов, развивается система альтернативных прогнозов. Наиболее сложным экономическим механизмом согласования интересов наемных работников и работодателей является рынок труда. 
Сегодня структура предложения на рынке образовательных услуг оторвана от структуры спроса на рынке труда. Такая ситуация сохраняется, несмотря не только на нарастающий дефицит кадров по целому ряду требующих высокой квалификации специальностей, но и на повышение экономической отдачи от высшего образования для его обладателей. 
В сложившейся ситуации отчасти виновата существующая система планирования, практически в неизменном виде сохранившаяся с советских времен (речь идет о планировании приема на бюджетные места). 
Действующая система, утвержденная постановлениями правительства в 2001–2002 годах, практически в точности повторяет схему нормативного планирования в СССР – то есть планирования, которое отражает не реальную ситуацию в экономике, а нормативы «численности служащих по функциям управления, типовым штатам, типовым структурам управления», нормативы «насыщенности специалистами отраслей народного хозяйства», нормативы объемов работ, выполняемых специалистами разного уровня и т.д. Наиболее существенное отличие от «старой» системы состоит в том, что среди аккредитованных вузов (в том числе и негосударственных) сейчас проводится конкурс на право подготовить специалистов в рамках «госзадания». Само же госзадание — т. е. план приема на бюджетные места по отдельным специальностям — формируется Министерством образования и науки; в основе госзадания лежит прогноз потребности в специалистах, вычисляемый по отдельным регионам, отраслям экономики или государственным программам. По итогам прогнозирования и конкурса формируются так называемые «контрольные цифры» приема по специальностям для каждого вуза. Сохранились и «целевая подготовка» специалистов по заявкам предприятий, и даже — для желающих — «направление на работу». 
Подобное прогнозирование проводится и в других странах, однако сегодняшняя российская методика, исходя из которой формируется госзадание, имеет мало общего с современными методиками, применяемыми в остальном мире. 
Растущий спрос на квалифицированные научно-технические кадры выдвигает на первое место проблему прогнозирования рынка труда в соответствии с изменяющимися требованиями производства. Многие развитые страны, в том числе Россия, разрабатывают проекты, увязывающие систему образования с интересами развития производства. Деятельность государства в этой области принимает различные конституциональные и организационные формы и протекает с разной степенью активности. 
Варианты эффективных моделей прогнозирования 
Анализ существующих подходов к решению задач прогнозирования потребностей рынка труда на региональном и федеральном уровнях показывает, что универсальные методики в России на сегодняшний день отсутствуют. Тем не менее, можно ознакомиться с моделями прогнозирования рынка труда в других странах (Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды) и использовать их с последующей адаптацией к ситуации в РФ. 
Одна из наиболее качественных систем прогнозирования существует в Великобритании, где прогнозированием спроса на специалистов уже более 20 лет занимается Институт исследований занятости. Долгосрочность прогнозирования составляет от 5 до 10 лет, обновление прогноза происходит ежегодно — это чаще, чем в большинстве других стран. Отдельно готовятся прогноз изменения занятости в экономике, прогноз изменения структуры отраслей экономики, распределения занятости по профессиям и типам занятости, предложения труда (высококвалифицированного). 
В США разработкой прогнозов количества рабочей силы и ее структуры занимается Бюро статистики труда. Прогнозы охватывают 10-15 лет и уточняются каждые два года. Они являются частью среднесрочной программы управления экономическим ростом и занятостью. 
Прогнозы базируются на методологии Средиземноморского регионального проекта, содержащего пять основных этапов оценки потребности в кадрах по уровню образования: 
1. Оценка уровня производства валового национального продукта на планируемый период; 
2. Оценка распределения валового национального продукта по отраслям экономики; 
3. Оценка производительности труда и занятости по секторам экономики; 
4. Оценка распределения занятости по профессиям внутри экономических секторов; 
5. Оценка образовательной структуры рабочей силы внутри профессий и экономических секторов. 
То есть, а данном случае готовится не только прогноз численности и структуры рынка труда по профессиям, но и прогноз размера и структуры ВВП, темпов роста ВВП, выпуска и занятости по отраслям. При этом каждый отдельный штат делает собственный прогноз. Обзоры последних показателей периодически публикуются. 
Представляет интерес пример одной из моделей работы в США с существующим и прогнозируемым дефицитом кадров по ряду научно-технических специальностей. В частности, для решения задачи дефицита специалистов, отраслевые министерства оказали поддержку колледжам и университетам в развитии специальных 1-2 годичных программ обучения по дефицитным специальностям научно-инженерного профиля. Эти программы были созданы для переориентирования подготовки студентов, обучающихся по направлениям, близким к специальностям с кадровым дефицитом. 
Передовой с методологической точки зрения считается система прогнозирования рынка труда в Нидерландах. Прогноз здесь строится на пятилетний период для довольно большого числа секторов экономики, профессий и типов образования, обновление производится каждые два года. В голландской модели прогнозируются не общие показатели спроса и предложения на рынке труда, как это делается в других странах, а число новых рабочих мест и приток трудовых ресурсов. Кроме того, в Нидерландах строятся также отдельные прогнозы для нескольких провинций страны. Наиболее точно здесь удается прогнозировать так называемый спрос замещения по профессиям и образованию, тогда как спрос расширения прогнозируется заметно хуже: качество прогноза зависит от точности прогнозирования динамики отдельных отраслей экономики, которое само по себе проблематично. 
В Германии вопросами прогнозирования на рынке рабочей силы и развития образования занимаются многочисленные комиссии, экономические научно-исследовательские институты, а также исследовательские университеты. Причем, деятельность различных организаций, занимающихся прогнозированием трудовых ресурсов, осуществляется по разным направлениям. Так, Франкфуртский институт разработал многовариантную имитационную модель трудовых ресурсов и на этой основе составил проект плана подготовки специалистов. Деятельность Немецкого института по прогнозированию национальной экономики концентрируется на частных требованиях к различным отраслям экономики. Прогнозирование осуществляется на основе использования производственных функций. Исследовательский институт профессиональной занятости (Нюрнберг) сосредотачивает внимание на планировании занятости трудовых ресурсов, в частности – структуры кадров, использования потенциальной рабочей силы, а также выбывающей по возрасту. Кроме того, в расчетах учитывается занятость иностранной рабочей силы. Прогнозы осуществляются на основе различных предложений относительно экономического роста. Кроме того, существует ряд исследовательских институтов и организаций, выполняющих прогнозы специального назначения. Большинство из них постоянно обмениваются информацией в части как исходных данных, так и используемых методов и разработанных прогнозов. 
Во Франции, где сложилась одна из наиболее развитых систем экономического прогнозирования, государство целенаправленно вмешивается в процесс подготовки кадров. Прогнозирование рабочей силы осуществляется в рамках соответствующих пятилетних планов. Основное содержание прогнозов заключается в определении количества рабочих мест, учета объема производства и прогнозов производительности и продолжительности труда, а также анализа динамических изменений профессиональной структуры рабочей силы. Численность работающих в профессиональном разрезе за последний год планируемого периода рассчитывается как отношение соответствующих коэффициентов профессиональной структуры к общему объему занятости. Затем с учетом демографической ситуации и профессиональной мобильности определяется потребность набора в систему образования. Французские экономисты считают, что в процессе прогнозирования рабочей силы следует учитывать изменения, происходящие в понимании категорий «образование» и «занятость» и в концепции их связи в современных, постоянно меняющихся экономических и производственных условиях. 
В целом, можно выделить несколько общих черт существующих сегодня систем прогнозирования спроса на кадры. 
Во-первых, хотя в ряде стран (США, Франция, Япония) прогнозы строятся министерствами труда, все чаще эта задача поручается независимыми исследовательскими организациями. В ряде государств существует конкуренция между прогнозами рынка труда: в Германии два научных института строят два независимых прогноза, плюс существуют и альтернативные исследования; в Канаде, где накоплен длительный опыт прогнозирования, были разработаны три конкурирующие модели. 
Во-вторых, результаты прогнозов доступны для заинтересованных сторон и регулярно публикуются, а также размещаются в Интернете, где ими могут пользоваться все желающие. В Канаде данные прогнозов на компакт-дисках поступают даже в школы. В США на профильном сайте можно получить подробную консультацию о текущем спросе на ту или иную профессию и ее перспективах до 2014 года. При этом на сайтах министерств труда большинства штатов размещены региональные прогнозы будущего спроса на профессии и квалификационные требования к ним. 
В-третьих, в дополнение к количественным оценкам прогноза все чаще вводятся качественные характеристики рынка труда. С недавнего времени при построении прогноза для рынка труда развитых стран отмечается важность общих навыков: умение общаться, умение обращаться с числами, умение мыслить в категориях решения задач и работать с другими людьми, готовность нести ответственность за развитие собственного человеческого капитала, знание информационных технологий (компьютерная грамотность). В Великобритании, например, степень важности этих характеристик отслеживается в регулярных мониторингах. 
Следует отметить, впрочем, что составление подобных прогнозов предъявляет очень высокие требования к состоянию национальной статистики. Кроме традиционных для большинства стран данных переписей и микропереписей населения, обследований занятости, поступающих из национальных статистических комитетов, используются всевозможные данные министерств труда и образования. Дополнительно используются данные опросов населения и работодателей. При приведении этих разнородных данных в соответствие друг с другом возникают значительные, порой непреодолимые технические трудности. Например, в странах юга Европы (Италия, Испания, Греция) отсутствие достаточно надежной статистики рынка труда не позволяет внедрить схожие выше описанным методы моделирования, поэтому здесь используются качественные подходы. 
Анализ опыта зарубежных стран с развитой рыночной экономикой (США, Франции, Германии, Великобритании) позволяет схематично выделить два подхода к прогнозированию профессионального образования: 
1. Прогнозы численности специалистов являются составной частью общих глобальных прогнозов занятости, где рассматриваются взаимосвязанные вопросы перспектив экономического роста, развития спроса и предложения на рынке труда, эволюции профессиональной структуры занятости рабочей силы, в т.ч. по категориям работников. Такого рода прогнозы служат государственным органам исходным материалом для определения и ориентации политики в области профессионального образования, давая картину эволюции потребностей набора в систему образования. 
2. Согласно второму подходу идея количественно-качественных прогнозов отвергается и в общих чертах рассматривается возможный рост спроса на специалистов с учетом социальных факторов (условия труда, заработная плата и др.). В этом случае, акцент делается на возможности адаптации выпускников к потребностям рынка труда. 
Проблемы прогнозирования рынка труда в РФ 
На основании аналитического исследования «Управление спросом и предложением на российском рынке образования» (опубликовано в журнале «Отечественные записки» №3 2007г.), проведенного Игорем Федюкиным, директором по прикладным исследованиям Центра экономических и финансовых исследований и разработок, можно говорить о ряде существующих проблем в системе прогнозирования рынка труда в РФ. Описанные в его работе проблемы подтверждаются мнением ряда экспертов. 
Проблема первая – недостаток данных и отсутствие статистической инфраструктуры. В России сегодня решены вопросы, связанные с разработкой стандартных систем классификаций профессий и проведением регулярных национальных обследований домохозяйств и работодателей, однако для построения прогноза не хватает достаточно подробных данных о рынке труда, в частности, детализации по профессиям. Прежде чем приступать к попыткам прогнозирования, требуется создать необходимую статистическую инфраструктуру, в том числе, ввести кодировку профессий и задавать открытые вопросы при проведении обследований рынка занятости, а также ввести открытый вопрос о профессии в перепись населения. Но даже после этого надо будет потратить несколько лет на накопление необходимых массивов данных и разработку требуемых моделей, прежде чем в России можно будет говорить о научном прогнозировании спроса на специалистов. 
•	«В настоящее время наблюдается явная разбалансированность в организации прогнозирования рынка труда. Она проявляется в том, что разрабатываемые прогнозы имеют не комплексный характер, а отражают узкие потребности тех или иных субъектов рынка труда. К примеру, прогнозы социально-экономического развития предназначены для мониторинга эффективности развития региона или отдельных отраслей экономики и не несут в себе явную информацию, которая может быть использована образовательными учреждениями. Прогнозы потребности в кадрах, которые составляют кадровые агентства, касаются чаще всего небольшого сегмента рынка наиболее популярных среди населения профессий и не отражают реальной потребности экономики в кадрах. Демографические же прогнозы являются предметом интереса узкого круга специалистов и часто используются образовательными учреждениями некорректно. Но это только видимая часть проблем организации прогнозирования» (В.А.Федоров, проректор по научной работе и внешним связям Российского государственного профессионально-педагогический университета, г. Екатеринбург). 
•	«Работодатели в своем большинстве (это не касается крупных компаний, которые поддерживаются государством) не владеют в полной мере практическими методами прогнозирования, часто стратегия предприятия не ясна, или компания не строит долговременных планов, еще один фактор – скрываются данные по существующему персоналу, всем известно почему. Из-за всех этих нюансов сложно добиться от работодателей достоверного прогноза дополнительной потребности в кадрах, учитывающего не только замену выбывающих кадров, но и перспективы развития предприятия» (руководитель регионального консалтингового агентства). 
Многие эксперты озадачены слабостью статистической базы при формировании грамотных прогнозов. 
•	«Значительные изменения, происходящие в экономике, повышают требования, предъявляемые к организации работ в службе занятости по анализу статистических данных и построению прогнозов развития рынка труда. В частности, при разработке прогнозов рынка труда необходимо увязать множество составляющих: 1) существующие производства и имеющиеся на них рабочие места; 2) дальнейшие перспективы пополнения этих рабочих мест; 3) расширение производства и создание новых рабочих мест; 4) диверсификация существующих предприятий; 5) переориентация промышленности с учетом регионального плана социально-экономического развития. <…> Однако при разработке прогноза специалисты сталкиваются с целым рядом проблем. К ним можно отнести: хронический недостаток первичной информации, серьезное запаздывание в получении итоговой информации от органов государственной статистики, несопоставимость информации, полученной из различных источников, отсутствие информации о долгосрочных перспективах развития отраслей, обработка и обобщение ряда статистической информации только на уровне области, что затрудняет разработку прогнозов для отдельных территорий региона» (Елена Забелина, начальник отдела анализа и комплексной оценки программ и услуг по содействию занятости населения Департамента ФГСЗН по Самарской области). 
Вторая крупная проблема для России – это использование полученных данных (прогнозов). Прогнозы, составляемые в ведущих развитых странах, обращены, прежде всего, к самим абитуриентам — они должны помочь им в выборе профессии, но никак не ограничивать спектр доступных возможностей. Вообще, прямое управление структурой выпуска специалистов через спускаемые сверху целевые показатели приема на специальности, как это делается в России, в рамках современных систем высшего образования невозможно. Для европейской системы сама попытка государства диктовать целевые показатели приема по специальностям фактически противоречит праву граждан на образование в его современном понимании. 
Сегодняшний российский подход восходит к плановой экономике основывается на интересах народного хозяйства: система высшего образования призвана прежде всего обеспечить потребность отдельных отраслей в кадрах. В основе же европейского подхода лежат интересы отдельной личности и потребностей ее гармоничного развития: конкретный гражданин и налогоплательщик не может быть лишен права учиться на врача, юриста, философа или химика только потому, что государство сочло нужным ввести какие-то квоты на обучение по данным специальностям — и он в эти квоты не вписывается. В частности, при создании единого Европейского пространства высшего образования декларируется, что «спрос (на высшее образование) должен удовлетворяться, и барьеры, мешающие созданию необходимого числа мест, — устраняться». 
•	«Это, однако, не означает, что государство должно исключить себя из регулирования системы высшего образования, автоматически оплачивая учебу любого из граждан по любой из специальностей. Речь идет о переходе от системы, где определяющим фактором является объем предложения, к системе, где все определяет, наоборот, спрос. Употребление подобной терминологии не случайно: современное образование воспринимается при этом как услуга, продаваемая на рынке, где есть спрос и предложение, потребители (учащиеся) и поставщики (учебные заведения). Роль государства, соответственно, состоит, в первую очередь, в том, чтобы создавать необходимые рыночные условия, позволяющие поставщикам эффективно удовлетворять возникающий со стороны потребителей спрос, обеспечивать качество услуг, защищать интересы потребителей и работников, при необходимости создавать стимулы для появления новых мощностей, не допускать монополизма, развивать конкуренцию и т. д.» (Игорь Федюкин, директор по прикладным исследованиям Центра экономических и финансовых исследований и разработок) 
При этом ориентация на спрос означает, прежде всего, что во главу угла ставятся интересы и потребности учащегося — а не «планы, которые разрабатываются правительством, исходя из необходимости удовлетворить неэффективно сформулированные запросы работодателей». 
Вузы в рамках такого подхода не согласуют свои планы приема с государством, а скорее информируют об этих планах соответствующие государственные органы — с тем, чтобы последние могли составить адекватное представление о предложении на рынке образовательных услуг, выявить направления, где возможно возникновение дефицита, и при необходимости стимулировать предложение в этих областях. 
При этом абитуриенты могут не обладать необходимыми знаниями для выбора будущей профессии. Поэтому одна из важнейших задач государства в рамках такого подхода состоит в том, чтобы помочь им в осуществлении своего права на выбор — именно для этого, в частности, и составляются прогнозы будущего спроса на рынке труда: исходя из них, абитуриенты и студенты могут оценивать свои шансы на трудоустройство. Важную роль при этом играет и индивидуальное консультирование будущих абитуриентов еще на уровне школы. 
Третья проблема – не заинтересованность вузов в качественном образовании своих выпускников. Именно вузы как поставщики образовательных услуг должны быть заинтересованы в том, чтобы их товар — выпускники — пользовался спросом. Соответственно, им не выгодно перепроизводство: наличие большого числа безработных выпускников или выпускников, работающих не по специальности, помешает вузу в будущем привлекать качественных абитуриентов. 
Поэтому европейские университеты уделяют большое внимание, в частности, мониторингу последующей карьеры выпускников. Разумеется, особенно внимательно следят за успехами выпускников такие учебные заведения, как школы бизнеса и права, отслеживающие и изменения в зарплате, и повышения в должности, и переход из одной отрасли в другую. Им эти данные необходимы для привлечения новых слушателей, которые платят за обучение значительные средства и хотят знать, на какую рентабельность своих вложений они могут рассчитывать. Однако университеты внимательно отслеживают последующую карьеру своих выпускников и на уровне бакалавриата. Примером может служить рейтинг британских университетов, составляемый лондонской «Times», в Нидерландах - карта проживания выпускников и их концентрация в различных районах страны Университета Трента. 
В качестве примера того, как на практике реализуется такой подход к планированию выпуска специалистов, можно привести государственное высшее образование в штате Миннесота, где вузы всех типов объединены в так называемую Систему университетов и колледжей Миннесоты, одну из крупнейших среди подобных систем в США. Именно в рамках Системы разрабатывается прогноз спроса на специалистов в масштабах штата, однако он не становится основой для установления «плана приема» — скорее, перспективы спроса учитываются при принятии решений об открытии новых академических программ. Решения эти каждое учебное заведение принимает самостоятельно, а на уровне системы в целом лишь проверяется соответствие процедуры принятия решений и самой программы установленным стандартам, собираются и анализируются данные по перспективам спроса и предложения. При этом планирование ведется не по специальностям, а по навыкам, причем по достаточно широким группам навыков, таким, например, как «управление в промышленности», «продажи и смежные виды деятельности», «установка, обслуживание и ремонт оборудования», «образование и библиотечное дело» и т. д. Кроме того, в штате, начиная с 1998 года, проводятся ежегодные обследования бывших выпускников, которых спрашивают, среди прочего, об их занятости и занимаемой должности. 
В России университеты не ведут подобную работу. Вузы не собирают данные о судьбе своих выпускников— они есть лишь у отдельных факультетов отдельных университетов, да и то в очень неполном виде. В ситуации массового спроса на высшее образование, стимулов для отслеживания спроса на выпускаемых специалистов у вузов просто нет. В результате механизмы обратной связи не работают: у вузов нет представления о спросе на подготовленных ими специалистов. Именно поэтому, например, до сих пор заканчивались ничем попытки создать рейтинг российских университетов, учитывающий положение и перспективы выпускников на рынке труда. Организации, пытавшиеся такой рейтинг построить — например, «Деловая Россия» и агентство «Рейтер» — в итоге вынуждены были использовать или данные специально проводимых опросов, или резюме, содержащиеся в базах данных рекрутинговых агентств. Получаемые таким путем результаты с некоторой натяжкой могут использоваться для оценки общей популярности вуза у работодателей, но не дают картины востребованности выпускников по отдельным факультетам и специальностям. Для этого нужны гораздо более подробные данные. Соответственно, управлять предложением со стороны вуза на их основе невозможно. 
•	«Не совпадают с позициями вузов и интересы работодателей. Университетам… недостает заинтересованности и «предпринимательского духа», у них явно превалирует ориентация на учебный процесс. Предприятия в основном предпочитают краткосрочную отдачу и для поддержания конкурентоспособности требуют быстрого принятия решений, к которому университеты явно не готовы. Обе стороны до конца не осознают тот очевидный факт, что экономический рост может вызвать повышение конкурентного спроса на инновационные идеи и высококвалифицированные кадры. Помимо этого практически во всех исследованных странах существующее законодательство и стратегии развития не способны обеспечить надлежащую поддержку институционального сотрудничества между высшим образованием и сферой труда, а социальные партнеры еще не осознали собственной роли в этом процессе» (Елена Ковтун, профессор МГУ). 
Однако, в связи со сложившейся ситуацией, в ближайшие годы, у вузов могут появиться определенные экономические стимулы к тому, чтобы конкурировать за абитуриента, а значит — беспокоиться о востребованности своих выпускников. 
Как следствие из всего выше сказанного - четвертая проблема, переориентация планирования. Важным элементом современного подхода к управлению спросом и предложением является смена объекта планирования: и государство, и университеты переориентируются с преподавания программ на выработку навыков. 
•	«В условиях всеобщего высшего образования меняется сама функция университетов. Выпускники ведущих университетов в большинстве своем и так идут работать по специальности, но те, кто закончили «массовый» вуз, быть специалистами просто не могут. В их случае речь идет лишь о получении некоей общей технической (юридической, медицинской и т. д.) подготовки, позволяющей выполнять простые с точки зрения инженерной науки, но востребованные функции по продаже или обслуживанию техники, или работать в технологически простом производстве — иного не ожидают ни они сами, ни их потенциальные работодатели. Собственно, именно это и предусмотрено двухступенчатой моделью «бакалавр — магистр», которая предусматривает на начальном уровне выпуск не узкоспециализированных инженеров — например, специалистов по холодильным установкам, точно предсказать колебания спроса на которых невозможно, а бакалавров в области технических наук, которые затем уже могут выбирать специализацию — или вовсе обходиться без нее. Вводить эту модель обязалась и Россия: возможно, с переходом к ней сама проблема несоответствия между структурой выпуска из университетов и структурой спроса на специалистов во многом потеряет свою остроту» (Игорь Федюкин, директор по прикладным исследованиям Центра экономических и финансовых исследований и разработок) 
•	«Сейчас ситуация меняется: во все возрастающей степени начинают превалировать краткосрочные запросы учащихся, желающих получить от учебы в университете немедленную отдачу и сразу после окончания университета быть востребованными на рынке труда. Для удовлетворения таких запросов университетам следует максимально приблизить процесс обучения к реальному производству и в большей мере, чем это было принято до сих пор, давать своим выпускникам конкретные умения» (Виктор Садовничий, ректор МГУ). 
•	«На повестке дня стоит вопрос о смене парадигмы содержания и метода в современном образовании, технологическая платформа которой (лекционно-семинарская модель) не менялась уже более 250 лет со времен появления гумбольдтовской модели университета. Эта модель была успешно реализована в лучших советских научных и инженерных вузах, однако попытка ее распространения за счет административных и стандартизирующих процедур на все высшие учебные заведения привела к всеобщей имитации, когда одни делают вид, что учат, а другие, что учатся. В условиях массового высшего образования идеология передачи «готовых знаний» постепенно сменяется идеологией формирования компетенций, а на смену парадигме передачи знаний приходит парадигма дееспособности. На первый план выходят задачи выявления и передачи современных способов организации мыслительной работы человека, что, с нашей точки зрения, и есть современное содержание образования. Для качества обучения не менее важен метод. Практика работы в проектном подходе передовых архитектурных и инженерных школ, case-study и имитационные системы в военном и управленческом образовании, клиники в юридической и медицинской подготовке и ряд других технологий убедительно демонстрируют эффективность активных методов в сравнении с пассивностью лекционно-семинарской модели. В основе всех этих технологий лежит концепция, что только действия и их рефлексия, осознание и решение проблем, получение результатов заставляют размышлять и формируют запрос на соответствующие знаний» (Дмитрий Ливанов, ректор Московского института стали и сплавов)