Концепция skill mismatch и проблема оценки несоответствия когнитивных навыков в межстрановых исследованиях

Размещено на http://www.allbest.ru/

Концепция skill mismatch и проблема оценки несоответствия когнитивных навыков в межстрановых исследованиях

В. А. Мальцева

Мальцева Вера Андреевна

кандидат экономических наук, доцент кафедры мировой экономики Уральского государственного экономического университета.

Аннотация. Skill mismatch представляет собой несоответствие имеющихся у кандидата на вакансию или у работника навыков необходимым для выполнения рабочих задач. Выделяются типы такого несоответствия, которые различаются по трем критериям: качество несоответствия (избыток/недостаток), субъект фиксации разрыва (работодатель/занятый или соискатель) и тип навыков (когни- тивные/профессиональные). Различиями типов несоответствия навыков обусловлена значительная дифференциация в его качественной интерпретации и количественной оценке. Проблема skill mismatch широко обсуждается в странах ОЭСР, однако в российской литературе пока не получила достаточного освещения. Она в равной степени занимает как исследователей в области образования и рынка труда, так и практиков, поэтому в данной статье результаты исследований рассматриваются через призму потенциального использования образовательными организациями как важнейшими потребителями информации о skill mismatch и его искоренителями.

Выделены пять типов несоответствия навыков работника или соискателя спросу работодателей. Описаны три метода оценки несоответствия, выбор которых зависит от типа данных о спросе и предложении навыков: косвенный, прямой объективный, прямой субъективный. Типологизированы способы оценки разрыва в когнитивных навыках в ключевых межстрановых исследованиях: PIAAC, STEP, OECD Skills for Jobs Database. Установлено, что в межстрановых исследованиях несоответствия когнитивных навыков преобладает смешанный подход, вынужденно реализуемый из-за уязвимостей, присущих оценкам в межстрановом формате: отсутствие объективных данных о спросе на навыки, использование субъективных либо только косвенных данных. Эти ограничения не позволяют большей части межстрановых оценок skill mismatch стать основой для практического применения в образовательных организациях. skill mismatch навык

Ключевые слова: когнитивные навыки, skill mismatch, образование, рынок труда, требования работодателей, межстрановые сравнения.

The Concept of Skills Mismatch and the Problem of Measuring Cognitive Skills Mismatch in Cross-National Studies

Author Vera Maltseva

Candidate of Sciences in Economics, Associate Professor, Department of World Economy, Ural State University of Economics.

Abstract Skill mismatch implies discrepancy between the skills of job candidates or employed workers and job requirements. Types of mismatch are identified based on three criteria: quality of mismatch (surplus vs shortage), reporting party (employer vs worker/candidate), and type of skills (cognitive vs technical). Differences in types of skill mismatch account for considerable variation in qualitative interpretation and quantitative measurement. The problem of skill mismatch has been widely debated across the OECD countries, yet it remains understudied in Russian research literature. The issue raises concerns among education and labor market researchers as well as practitioners, so this article analyzes the available findings from the prospective of their potential use by educational institutions being the key consumers of data on skill mismatch and the ones that should tackle the problem.

Five types of skill mismatch are identified, along with the specific challenges of measurement and interpretation. The article describes three methods of skill mismatch measurement to be selected as a function of which type of skill supply and demand data is used: indirect, objective direct, and subjective direct measurement. It also classifies methods of measuring the cognitive skills gap in the major cross-national studies: PIAAC, STEP, and OECD Skills for Jobs Database. It transpires that cross-national comparisons of cognitive skills mismatch mostly have to use a mixed approach due to limitations typical of cross-country research, such as the lack of objective data on skills demand and relying on subjective or indirect data alone. For this reason, the results of most cross-national skills mismatch assessments cannot be implemented by educational institutions.

Keywords cognitive skills, skills mismatch, education, labor market, employer's requirements, cross-national comparisons.

Развитие навыков, в особенности когнитивных, привлекло особое внимание исследователей в 2000-2010-е годы. Владение этими навыками, как было доказано, является предиктором профессионального успеха [Hanushek et al., 2015; Pellizzari, Fichen, 2013]. Когнитивные навыки -- один из наиболее важных факторов успешной трудовой траектории в условиях глубокой трансформации глобального рынка труда, когда уходит в прошлое традиция одной профессии, одного места работы на всю жизнь [World Bank, 2019]. В этом контексте одним из наиболее острых как в международной, так и в национальной повестке стало обсуждение проблемы несоответствия навыков, имеющихся у соискателей или занятых, навыкам, востребованным на рынке труда (skill mismatch).

Проблема skill mismatch впервые попала в фокус исследований в 1970-1980-е годы -- в период взлета уровня образования рабочей силы в развитых странах. В пионерной работе Р. Фримена [Freeman, 1976] впервые введено в научный оборот понятие избыточного образования (overeducation), что послужило началом масштабных исследований проблемы разрывов между фактической квалификацией рабочей силы и требуемой рынком труда. Впоследствии проблема несоответствия (преимущественно в форме overeducation) стала рассматриваться с точки зрения его влияния на рынок труда [Allen, van der Velden, 2001; Sicherman, 1991; Bauer, 2002] и развитие человеческого капитала [Mendes de Oliveria, Santos, Kiker, 2000]. На примере избыточного образования доказано, что проблема skill mismatch порождает серьезные издержки как на макроуровне -- негативно отражается на общей производительности труда, технопрогрессе экономики в целом, так и на микроуровне -- на доходе индивида и его удовлетворенности от работы [McGowan, Andrews, 2015; McGuiness, Pouliakas, Redmond, 2017].

Первоначально проблема skill mismatch рассматривалась как несоответствие агрегированного спроса и предложения -- как проблема стыковки вакансий и квалификации кандидатов, т. е. образования [Jovanovic, 1979; Sattinger, 1993]. Только с конца «нулевых» и особенно в 2010-е skill mismatch стало исследоваться как микроявление -- как несоответствие имеющихся навыков тем, которые требуются для выполнения рабочих задач, на уровне индивида и в разрезе конкретных навыков [Pellizzari, Fichen, 2017. P 3]. Импульсом к внесению этого вопроса в академическую и политическую повестку стали результаты опросов компаний, в которых была выявлена низкая удовлетворенность руководителей навыками их сотрудников и соискателей, и этот недостаток человеческого капитала оказался на первых позициях в рейтинге препон для развития бизнеса1. С другой стороны, появились результаты В результате в общественно-политическом пространстве развернулась ожесточенная дискуссия о проблеме skill gaps. Одни считают, что эти

разрывы мнимые (например [Krugman, 2014; Weaver, 2017]), другие не сомневаются в реальности этой проблемы [Bessen, 2014]. межстрановых замеров уровня владения когнитивными навыками, в том числе у взрослых (PIAAC), которые позволили проводить оценку несоответствия по конкретным навыкам.

В публикациях 2010-х годов на первый план вышла эмпирическая оценка разрыва между конкретными навыками, имеющимися у занятых или соискателей, и теми, которые требуются работодателям [OECD, 2013b; Perry, Wiederhold, Ackermann-Piek, 2014; OECD, 2015; McGuinness, Pouliakas, Redmond, 2017]. Результаты этих оценок выявили и актуализировали проблему недостатка навыков. При этом недостаток когнитивных навыков исследователи чаще связывают с качеством формального образования, в том числе высшего, тогда как недостаток профессиональных навыков может быть следствием плохой информированности соискателей при поиске работы и ошибок рекрутирования [OECD, 2013]. Так, например, вузам часто ставится в вину реализация образовательных программ, сфокусированных на развитии профессиональных навыков, и недостаточное внимание к общим навыкам [ACT, 2011; Всемирный банк, 2015].

В богатой сюжетными поворотами дискуссии о skill mismatch особо выделяются две темы. Во-первых, несоответствие может принимать разные формы -- а значит, иметь различные качественные интерпретации и количественные оценки. Во-вторых, как в академическом сообществе, так и среди практиков нет консенсуса относительно измерения несоответствия спроса и предложения на навыки и, как следствие, нет однозначных оценок разрыва. В результате чисто исследовательская проблема выбора оптимальной методики оценки и интерпретации разрыва выливается в практическую проблему для образовательных организаций как потребителей информации о несоответствии и одновременно искоренителей разрыва. Другими словами, как начинать лечение, если диагноз не точен?

В предлагаемой статье исследуются следующие вопросы.

Какие формы может принимать проблема skill mismatch и какие проблемы оценки и интерпретации это различие форм создает?

Какие подходы к оценке проявлений skill mismatch существуют и используются в межстрановых исследованиях?

В чем заключаются ограничения применяемых методик оценки и их результатов? Могут ли результаты межстрановых оценок несоответствий когнитивных навыков использоваться в практике образовательных организаций?

Статья состоит из трех разделов. В первом исследуются типы несоответствий и уточняются их качественные интерпретации. Во втором представлена типология способов оценки несоответствия между когнитивными навыками соискателей/занятых и требованиями работодателей. Проводится сравнение применяемых способов оценки несоответствий, лежащих в основе исследований в рамках межстрановых проектов PIAAC и STEP, Skills for Jobs, и их ограничений. В заключительном разделе обсуждаются возможности и ограничения практического использования результатов, полученных с применением разных способов оценки разрыва.

1. Концепция skill mismatch и проблемное поле несоответствия навыков

1.1 Типы несоответствия навыков

Термин skill mismatch часто встречается в экономической литературе, а также в стратегических документах о рынке труда и образовании отдельных стран и международных организаций. Обобщенное определение skill mismatch подразумевает несоответствие имеющихся навыков необходимым для выполнения рабочих задач [Handel, 2003], причем как по уровню владения, так и по типу навыка. Несоответствия навыков делят на два типа: краткосрочные и долгосрочные (табл. 1). Так, М. Саттин- гер [Sattinger, 2012] относит к краткосрочному типу несоответствия текущий разрыв в уровне или наборе навыков, вызванный плохой «стыковкой» кандидата и вакансии, и сводит причины такого разрыва сугубо к проблемам институтов рынка труда, тогда как проблемы формального образования он считает основанием долгосрочного несоответствия. Однако, на наш взгляд, недостатки в образовании вызывают и краткосрочные несоответствия, в особенности по общим навыкам. В целом обе точки зрения на причины несоответствий (с одной стороны, несовершенства рекрутирования, слабое участие работодателей в развитии навыков сотрудников, с другой -- проблемы формального образования) верны и не противоречат друг другу.

Проблема несоответствия обширна и включает множество проявлений, которые зачастую в литературе не дифференцированы и именуются общим термином skill mismatch. За ним может скрываться как дефицит навыков, так и устаревание навыков или работа не по специальности -- и эти проявления несоответствия имеют разные причины и способы измерения.

Рассмотрим основные типы несоответствий, сгруппировав их по трем критериям: качество несоответствия (избыток/недо- статок), субъект фиксации разрыва (работодатель/занятый или соискатель) и тип навыков (когнитивные/профессиональные). На основании этих критериев можно выделить восемь типов несоответствий (табл. 2). Три из них относятся не к собственно несоответствию навыков, а к qualification/education mismatch, т. е. к несоответствию образования (выделены серым в табл. 2): из

Таблица 1. Характеристики краткосрочных и долгосрочных несоответствий в навыках

Источник: [Sattinger, 2012. P. 6].

Таблица 2. Типы несоответствия навыков

Примечание: КН -- когнитивные навыки; ПН -- профессиональные (технические) навыки. Источник: Составлено по: [McGuinness, Pouliakas, Redmond, 2017].

быточный уровень образования (overeducation), недостаточный уровень образования (undereducation), горизонтальное несоответствие, или работа не по специальности (horizontal/field of study mismatch). При этом данные об образовании часто служат прокси-переменными для оценки уровня навыков, однако в последних исследованиях qualification/education mismatch от-

делено от skill mismatch как раз из-за слабой надежности этой прокси. Доказательством того, что уровень образования нельзя приравнять к уровню навыка, служат данные масштабного опроса занятых, проведенного в ЕС в 2014 г., -- European Skills and Jobs Survey. Он показал, что 19% занятых с высшим образованием и выявленным избыточным уровнем образования имели недостаток навыков на момент трудоустройства, т. е. overeducation не перерос в overskilling [Cedefop, 2018a. P. 51].

Как видно из табл. 2, дефицит навыка имеет несколько проявлений (underskilling, skill gap, skill shortage), которые могут замеряться сразу двумя субъектами: работодателем и соиска- телем/занятым. Часто в исследованиях skill gap и underskilling трактуются как синонимы (например, [Quintini, 2011]). Оба дефицита измеряются с помощью опросов, в первом случае вопросы адресуются работодателям, во втором -- соискателям/заня- тым. Однако эмпирические исследования показывают, что связь между оценками skill gaps и underskilling совсем не так очевидна. Так, С. Макгиннесс и Л. Ортиз [McGuinness, Ortiz, 2016] сравнили данные о разрывах в навыках у сотрудников ирландских компаний: разрывы определялись на основе опроса работодателей и занятых. Оказалось, что занятые гораздо чаще фиксируют разрывы в собственных навыках, чем их работодатели. В итоге частота underskilling оказалась значительно выше частоты skill gaps. Восприятие масштабов разрыва в навыках у работодателей и самих занятых сильнее всего разошлось по основополагающим когнитивным навыкам -- грамотности и базовой математике (совпадение всего 33%). Исследователи предположили несколько возможных причин такой асимметрии восприятия разрывов в навыках. Основная гипотеза -- ответы сотрудников о собственном уровне владения навыками более предвзяты, потому что они оценивали скорее свое соответствие будущим требованиям, нежели текущим.

Ключевые несоответствия, выявляемые работодателями, -- разрыв в имеющихся навыках (skill gap) и дефицит навыков (skill shortage). Важно разграничить эти два типа несоответствия. Первый подразумевает недостаточное для успешного выполнения рабочих задач владение навыками, что вынуждает работодателей организовывать обучение на рабочем месте. Дефицит навыков создает еще более серьезные трудности: невозможность закрыть вакансии ввиду отсутствия кандидатов с нужной квалификацией. Однако негативные эффекты от skill gap в итоге оказываются шире: проблема дефицита навыков решается наймом относительно подходящего кандидата, которого приходится доучивать на месте. Таким образом, дефицит навыков может приводить к проявлениям skill gap. Еще одно отличие: дефицит навыков подразумевает нехватку специализированных навыков (соответствующих как высокой квалификации, так и средней), тогда как разрывы (skill gap) работодатели выявляют во всех типах навыков.

Обзор публикаций на тему skill mismatch, изданных с середины нулевых годов, показывает, что половина из них посвящена проблеме избыточного образования, тогда как недостатку навыков уделено гораздо меньше внимания: 38% публикаций в 2006-2016 гг. и только 12%, если не учитывать публикации по undereducation [McGuinness, Pouliakas, Redmond, 2017] (рис. 1). При этом государственная политика ведущих стран мира традиционно ориентирована на решение проблемы недостатка навыков (skill gap или skill shortage), которое пока не подкреплено достаточной исследовательской базой.

Рис. 1. Количество публикаций по типам исследуемых разрывов в рамках проблемы skill mismatch, вышедших в 2006-2016 гг., единицУчитываются статьи в международных рецензируемых научных журна-лах, публикации Всемирного банка, ОЭСР, Cedefop и Institute of La-bor Economics. Ввиду крайне малого числа работ по skill gaps, skill shortage и skill obsolescence учитываются материалы, опубликованные и до 2006 г. Так, например, 1/5 опрошенных компаний в Великобритании считают,

что skill gaps являются причиной замедленной разработки новых про-дуктов, и 1/3 компаний рассматривают эти разрывы как ключевой барь-ер к внедрению новых бизнес-практик [Tether et al., 2005].

Можно высказать несколько гипотез о причинах расхождения фокуса внимания государственной политики и исследовательских организаций. Интерес властей к проблеме дефицитов обусловлен влиянием компаний, терпящих значительные издержки: дефицит квалификации работников и недостаток квалифицированных кадров на рынке оказывает прямое негативное воздействие на производительность труда, а также определяет размеры инвестиций в переподготовку и повышение квалификации на рабочих местахз. Причиной преимущественной раз-

Таблица 3. Модель соответствия навыков соискателей/занятых и требований работодателей

(1) -- соответствие (низкий уровень навыков и требований)/low-skill match;

(5) -- соответствие (средний уровень навыков и требований)/medium-skill match;

(9) -- соответствие (высокий уровень навыков и требований)^^^! match;

(2, 3, 6) -- несоответствие (недостаточный уровень навыков относительно требований)/ underskilling и skill gap;

(4, 7, 8) -- несоответствие (избыточный уровень навыков относительно требований)/ overskilling и skill gap.

Источник: [Handel, 2017].

работки исследователями проблемы избыточного образования может быть высокая актуальность этого явления для стран происхождения публикаций -- ведущих стран ОЭСР: доля людей с высшим образованием в возрастной группе 25-34 года в 26 из 35 стран ОЭСР превысила 40% [OECD, 2018а].

1.3 «Нормальность» несоответствия навыков

Итак, несоответствия могут принимать разные формы. Является ли соответствие (match) всегда тем самым искомым оптимумом? О соответствии судят по соотношению уровня владения навыками у соискателя/занятого и уровня, который требуется работодателю. В упрощенном виде оно представлено в модели М. Ханделя [Handel, 2017] (табл. 3). В ней выделены зоны несоответствий с недостаточным и избыточным уровнем владения навыком, а также несколько типов соответствий -- для низко-, средне- и высококвалифицированных задач. При этом соответствие, например, «низкие требования -- низкое владение навыками» рассматривается не как априорно позитивное, а как формальное отсутствие разрыва в навыках в профессиях низкой квалификации. Более того, ряд экспертов считают полное соответствие имеющихся навыков требованиям, стремление к нулевому разрыву «химеричной целью», так как такое соответствие может быть лишь краткосрочным равновесием [Cedefop, 2018а. P 15].

Таблица 4. Позиции по ключевым проблемам несоответствия навыков требованиям рынка труда

Источник: [Cedefop, 2018a. P. 16]

Вопрос о рациональности стремления к нулевому разрыву и борьбы с несоответствием весьма дискуссионный. Преобладающей позицией, продиктованной стороной спроса -- работодателями, является убеждение в общем недостатке навыков: ввиду того что выпускники плохо подготовлены, работодатели не могут найти сотрудников с необходимыми навыками или уровнем владения навыками. Из-за алармистского нарратива skill gaps легко поддаться идее безоглядной борьбы с этим разрывом, приведения спроса и предложения в идеальное равновесное состояние. Однако ряд исследователей (табл. 4) полагают, что наличие skill gaps нельзя считать в полной мере доказанным ввиду того, что навыки большей части населения

не оценены и недоиспользуются и, если этот дефицит и есть, он во многом обусловлен низким охватом сотрудников обучением на месте работы и статичным функционалом сотрудников в отдельных отраслях.

Эксперты Cedefop считают, что масштабы несоответствия могут меняться у индивида с течением времени, а некоторые разрывы можно считать нормальными в период трансформации требований к навыкам. Таким образом, во-первых, не всякий формально выявленный разрыв является таковым по сути. Во-вторых, сама проблема дефицита навыков (основная проблема, которую указывают работодатели как причину трудностей в поиске подходящего кандидатаТак, только в 12% случаев невозможности заполнить вакансию выяв-лен реальный дефицит соответствующих кандидатов на должность, в остальных случаях причины состоят в неэффективной системе най-ма и неконкурентоспособности предлагаемого вознаграждения [Cede- fop, 2018a. P. 42]. Данная группировка навыков применяется Всемирным банком (Skills Development. World Bank. http://www.worldbank.org/en/topic/skillsde- velopment). ОЭСР выделяет две группы: когнитивные и некогнитив-ные, а также остальные, среди которых множество разновидностей бо-лее узких навыков, которые можно отнести к категории специфических, профессиональных (Skills. OECD. http://www.oecd.org/skills/).) может оказаться проблемой избытка навыков -- недооценкой и недоиспользованием навыков на рынке труда, а также проблемой неэффективной системы найма и развития персонала. И, в-третьих, принимаемые меры по приведению навыков в соответствие требованиям к профессиям часто дают краткосрочный эффект. Поэтому решения в сфере администрирования несоответствия навыков должны предваряться внимательным изучением возможных причин и качества установленных разрывов.

2. Оценка несоответствия когнитивных навыков требованиям работодателей в межстрановых исследованиях

2.1 Подходы к оценке несоответствий навыков

Навык является сложной смысловой конструкцией, и в зависимости от тематики исследования его определение может значительно варьировать. В работах, посвященных skill mismatch, навык характеризуется как умения/способности человека, которые соответствуют требованиям, выдвигаемым профессиональными задачами [Handel, Valerio, Sanchez Puerta, 2016. P. 5]. Таким образом, навык рассматривается не обособленно -- как некое специфическое знание или личная характеристика, а в непосредственной связи с выполнением работы. Среди выделенных типов навыков5 (когнитивные, некогнитивные/социальные/ поведенческие и технические/профессиональные) наиболее исследованными являются когнитивные -- во многом из-за доказанного положительного макроэкономического эффекта и роли предиктора профессионального успеха на микроуров-

не. Когнитивные навыки -- как базовые, так и высокого порядка -- составляют квалификационное ядро любого профессионала и занимают ключевое место в списке навыков, необходимых в профессиональной деятельности [Ibid. P. 6].

Предваряя рассмотрение исследований, посвященных проблеме оценки несоответствий, обратим внимание на сложность измерения «предложения» -- владения различными типами навыков. Базовые когнитивные навыки, которые формируются в ходе обучения в образовательных институциях, являются наиболее простыми для измерения, тогда как навыки, на которые предъявляют особый спрос работодатели (профессиональные и когнитивные навыки высокого порядка, некогнитивные) и которые формируются в том числе через неформальные институты (жизненный и профессиональный опыт, обучение на работе), составляют большую проблему для измерений на межстрановом и национальном уровне. Среди основных причин -- широкий и постоянно пополняемый спектр узких навыков, востребованных конкретным рабочим местом, ввиду чего создание универсального измерителя представляется затруднительным.

Несмотря на единство исследователей в признании значимости навыков для профессионального успеха и наличия проблемы их несоответствия требованиям работодателей, до сих пор не достигнут консенсус в отношении способов оценивания разрывов. Главным вызовом в оценке несоответствия является нехватка объективных гармонизированных данных о спросе на навыки (о требованиях работодателей) и о предложении (о владении навыками) по широкой линейке навыков и на межстрановом уровне.

Существующие подходы к оценке несоответствий навыков являются адаптированными версиями трех основных методов оценки несоответствий образования: способы оценки несоответствия образования гораздо лучше разработаны в литературе благодаря более доступной и объективной информации об имеющемся и востребованном уровне образования [Eurostat, 2016]. Первый способ оценки несоответствий образования -- субъективный, он основан на самооценке занятым соответствия его уровня образования тем требованиям, которые обусловлены необходимостью успешного выполнения текущих профессиональных задач. Второй -- объективный: эксперты рынка труда определяют требования к конкретной профессии или виду деятельности и степень соответствия занятых этим требованиям. Третий -- эмпирический, в этом случае необходимый уровень образования определяется по среднему показателю среди занятых в конкретной профессии или виде деятельности.

Мы выделили три метода оценки несоответствия навыков в зависимости от типа данных о спросе и предложении навыков (табл. 5). Косвенный метод основан на косвенных индикаторахТаблица 5. Методы оценки несоответствия навыков

спроса и предложения навыка, прямой объективный подразумевает сравнение результатов прямых замеров навыка и оценки требований работодателей к этому навыку, прямой субъективный устанавливает разрыв через опрос работодателей и/или занятых/соискателей. Как видно из табл. 5, один и тот же тип несоответствия может оцениваться разными способами, в итоге на их пересечении может возникнуть комбинация методик-- смешанный подход.

Рассмотрим примеры измерителей несоответствий в каждой из трех методик. При применении прямой объективной оценки измеряется краткосрочное текущее несоответствие (см. табл. 1). Разрыв устанавливается через сравнение фактического и требуемого уровня владения навыком у индивида. Так, в американском проекте ACT WorkKeys зафиксированное требование в профиле конкретной профессии (например, 6-й уровень владения навыком «умение работать с графической информацией» для профессии «экономист») сравнивается с результатом тестирования этого навыка у соискателя (например, установлено владение на 5-м уровне). В результате на индивидуальном уровне будет выявлено несоответствие (недостаток, т. е. underskilling и skill gap) по данному навыку для данной профессии. На агрегированном уровне соответствие будет определяться относительно бенчмарка--уровня владения навыком, требуемого для 85% профессий из данного кластера профессий [ACT, 2015].

Прямая субъективная методика (опросная), так же как и объективная, позволяет оценить краткосрочное несоответствие «здесь и сейчас». В качестве измерителя выступает самооценивание наличия разрыва и его масштаба или, в случае опроса работодателей, экспертная оценка несоответствия. Например, в опросе занятых в 28 странах ЕС в 2014 г. (European Skills and Jobs Survey) измерителями несоответствия навыков выступили шесть вопросов, в которых, например, предлагалось оценить соответствие имеющегося набора навыков требуемым для выполнения текущей работы по шкале от 0 до 100, степень избыточности и недостаточности набора навыков -- по 5-балльной шкале, а также несоответствие по отдельным навыкам (грамотность, счет, ИКТ-грамотность, др.) -- по 10-балльной шкале [Cedefop, 2015]. Для прямых методик итоговый показатель несоответствия представляет собой долю людей (соискателей/ занятых) с выявленным несоответствием (избыточным или недостаточным уровнем) по конкретному навыку или обобщенно по всему набору навыков.

При косвенной оценке данные о спросе и предложении навыков представлены косвенными индикаторами, композитный индекс из которых позволяет измерить соответствие навыков (агрегированный mismatch) или индекс дефицита/избытка отдельных навыков. Например, Европейский индекс навыков (European Skills Index) представляет собой агрегированный индекс из 22 индикаторов по трем направлениям. В частности, skills matching варьирует от 0 до 100. Этот компонент индекса включает два индикатора недостаточного использования навыков (долгосрочная безработица и вынужденная неполная занятость) и три индикатора несоответствия навыков (qualification mismatch среди работающих с высшим образованием; доля занятых с высшим образованием, получающих заработную плату ниже средней; общий qualification mismatch) [Cedefop, 2018b]. Пример измерения индекса дефицита отдельных навыков представлен в разделе 2.2.3.

Прямая объективная методика, очевидно, наиболее достоверно устанавливает разрыв, однако это наиболее сложный и затратный в применении способ. Также необходимо учесть ограниченность спектра навыков, оценку которых можно реализовать, особенно регулярно, и тем более на межстрановом уровнеСм. подробнее: [Eurostat, 2016].. Важное преимущество прямой оценки -- возможность установить несоответствие на уровне индивида, что создает основу для фокусированной работы над сокращением разрыва. Субъективная методика при относительно более простой реализации, в сравнении с объективной оценкой, отягощена существенным недостатком -- предвзятостью, а значит, значительным разбросом результатов и низкой достоверностью. Прямая объективная методика помимо установления несоответствия потенциально может способствовать сокращению выявленного разрыва, тогда как, например, косвенная отслеживает тенденции в балансе спроса и предложения навыков. Таким образом, объективная и субъективная оценки устанавливают краткосрочное несоответствие, тогда как косвенная--долгосрочное.

2.2. Межстрановые исследования несоответствия когнитивных навыков

2.2.1 PIAAC

Наибольшее количество публикаций и межстрановых оценок несоответствий выполнено на основе данных проекта ОЭСР The Programme for the International Assessment for Adult Competencies (PIAAC). В проекте первоначально не ставилась задача замера разрыва, он был направлен на оценку базовых когнитивных навыков у взрослого населения, т. е. на диагностику состояния предложения навыков. Однако при подготовке второго цикла PIAAC (2018-2023 гг.) задача совершенствования измерения несоответствия указана как основополагающая [Quintini, 2017]. Данные первого цикла включают обе необходимые составляющие для оценки несоответствия навыков: прямую объективную оценку предложения когнитивных навыков и субъективную оценку спроса--данные опроса занятых об использовании навыков в работе (приложение, табл. 1А). Доступность и достоверность данных о спросе на навыки составляет особую сложность для межстрановых исследований. В основе опросного модуля лежит подход Job Requirement Approach (JRA), который подразумевает опрос занятых о выполняемых профессиональных задачах на работе и используемых при этом навыках (skill use), а также о том, насколько их текущие навыки соответствуют требованиям их рабочего места. Этот подход считается более объективным, чем самооценивание по списку навыков, которыми потенциально владеет респондент [OECD, 2013b. P. 5].

Рассмотрим методологические подходы, которые применяются в оценках несоответствия навыков, на основе данных проекта PIAAC. В табл. 6 представлены три основных подхода, в итоге оценивания присваивается категория соответствия навыков: «соответствие» (well-matched), «несоответствие (недостаток)» (underskilled), «несоответствие (избыток)» (overskilled).

Первый метод, самооценивание, является прямым субъективным. Этот подход был использован в проекте PIAAC не только в опросном модуле по применению навыков в работе (приложение, табл. 1А), но и для выявления агрегированного соответствия (без разбивки по навыкам) в двух вопросах анкеты BQ (табл. 7). Из-за низкой достоверности самооценивания отдельные исследователи [Perry, Wiederhold, Ackermann-Piek, 2014. P 148] призывают отказаться от использования результатов этой анкеты в оценке разрыва.

Второй и третий метод относятся к категории смешанных, так как, с одной стороны, они базируются на объективных данных об

Таблица 6. Основные подходы к измерению несоответствия навыков среди занятых в межстрановых оценках на основе данных Р1ААС

Источник: [OECD, 2013a; OECD, 2015; OECD, 2018b; Quintini, 2012; Perry et al., 2014; Pellizzari, Fichen, 2017].

Таблица 7. Блок самооценивания соответствия навыков в анкете BQ PIAAC

Источник: [OECD, 2010; Perry, Wiederhold, Ackermann-Piek, 2014. P. 148].

уровне владения навыками (результаты тестов PIAAC), а с другой -- задействуют субъективную (опросную) информацию.

Соответствие навыков определяется через сравнение степени владения навыком (skillproficiency), установленной тестом PIAAC, и степени задействования навыков (skill use), необходимых в работе, выявленной на основании опроса PIAAC. В зави-

Таблица 8. Доля занятых с выявленной недостаточностью навыка (underskШed) математической грамотности, по данным Р1ААС, в разбивке по подходам к оценке разрыва, %

Примечание: В скобках указана стандартная ошибка. В выборку вошли занятые в возрасте от 16 до 65 лет, за исключением студентов и практикантов.

Источник: [Perry, Wiederhold, Ackermann-Piek, 2014. P. 155, 159; Pellizzari, Fichen, 2017. P. 19].

симости от особенностей применения этого подхода результаты оценки несоответствий могут различаться в несколько раз (табл. 8). Несмотря на то что исследователям [Allen et al., 2013] удалось устранить проблему стандартизации шкал, ключевой недостаток данного метода остался: подход базируется на результатах самообследования респондентов PIAAC, что делает его не в полной мере достоверным, так как занятые склонны переоценивать уровень использования навыков [Hartog, 2000].

Третий подход (см. табл. 6) -- эмпирическая оценка (realized match approach) заключается в конструировании порогов соответствия для каждой страны и каждого рода занятий на основе результатов тестов PIAAC на владение навыком. Исследователи ОЭСР впервые применили этот метод в 2013 г., однако он неоднократно подвергался критике из-за избыточно широкого обобщения по видам деятельности и малого количества наблюдений по конкретным профессиям, а также из-за использования результатов самооценивания из анкеты BQ. Альтернативная методика в работе [Perry, Wiederhold, Ackermann-Piek, 2014] предусматривает уход от данных самооценивания, что также позволило увеличить количество наблюдений по профессиям (не менее 30 по стране-профессии) и выйти на двухразрядный код ISCO-08.

Позднее этот подход был обновлен [Pellizzari, Fichen, 2017], его дополнили учетом информации, полученной в ходе опроса об использовании навыков в работе. Исследователи рассчитали медианное значение использования навыка для каждой профессии и на этой основе определили максимальный и минимальный уровень требования (спроса) к навыку. Тем самым предпринята попытка решить извечную проблему межстрановой оценки несоответствия -- проблему отсутствия прямых объективных или хотя бы гармонизированных оценок спроса на навыки. Авторы признают, что эта обновленная методика все еще не свободна от главного недостатка -- использования данных самооценивания, но уверены, что искажающее воздействие этой информации сведено к минимуму [Ibid. P. 6].

Тем не менее все три рассмотренных метода, основанные на данных PIAAC, не позволяют провести измерение несоответствия через прямое сравнение уровня владения навыками и требуемого для решения профессиональных задач уровня (а не используемого), что накладывает ограничение на использование результатов оценки в практических целях.

2.2.2 STEP Skills Measurement Program

Второй массив данных для межстрановых исследований несоответствий навыков представлен в проекте Всемирного банка STEP Skills Measurement Program. Программа STEP стартовала в 2010 г. и была нацелена собственно на квантификацию несоответствий в навыках рабочей силы развивающихся стран, поэтому она включает сразу оба компонента -- оценку и предложения, и спроса на навыки, причем трех типов: базовые когнитивные, некогнитивные и навыки для работыСм. подробнее: [Aedo et al., 2013]. См. подробнее: [Handel, Valerio, Sanchez Puerta, 2016. P. 79-109].. При этом когнитивные навыки подвергаются объективной оценке (тестирование грамотности по шкале PIAAC) и субъективной (самооценивание), спрос оценивается на основании опроса работодателей -- первое столь масштабное межстрановое исследование skill gaps (табл. 9).

Предполагалось, что оценка разрыва между текущими навыками и требованиями рынка труда будет обеспечена проведением гармонизированных опросов занятых и работодателей о навыках, используемых для решения профессиональных задач [Pierre et al., 2014. P. 9]. Однако разработчики проекта не представили рассчитанные таким способом несоответствия в навыках (over-/underskilling), так как этот подход подразумевает использование субъективной информации о владении навыками, а имеющиеся прямые оценки владения отдельными навыками (результаты тестирования грамотности) не представлялось возможным сравнивать с результатами опроса работодателей. В итоге авторы сосредоточились на замерах несоответствий на уровне образования, данные о котором являются более объективными и надежными8.

Таким образом, оценки несоответствия навыков, для получения которых используются данные PIAAC, лишены прямой связи с потребностями рынка труда: недостаток навыка замерялся относительно субъективных мнений занятых или относительно

Таблица 9. Измерение несоответствия навыков работников в опросе работодателей в проекте STEP (для профессий типа А -- профессионалы)

(Вопрос 1: Укажите для каждого навыка наличие различий (разрыва) между требуемым и фактическим уровнем владения навыком работников этого типа профессий.

Вопрос 2: Насколько велико различие (разрыв) между требуемым и фактическим уровнем владения навыком работников этого типа профессий?)

Источник: [World Bank, 2017].

среднего результата владения навыком у участников. В проекте STEP предпринята попытка установить связь с потребностями рынка труда через совмещение прямой оценки владения навыками и субъективной оценки потребностей рынка труда в навыках. Однако существенными препятствиями для реализации этой составной методики в межстрановом формате являются, во-первых, невозможность сравнения негармонизированных индикаторов предложения и спроса на навыки -- уровня владения навыками (в виде грэйда или балла тестирования) и уровня требований (в форме оценочного мнения работодателя отдельной страны в отдельной профессиональной области, высказанного в ходе опроса), а во-вторых, отсутствие прямых оценок владения навыками, необходимыми в профессиональной деятельности, и невозможность прямых замеров по всей линейке навыков.

2.2.3 OECD Skills for Jobs Database

Третьим источником межстрановых данных о несоответствии навыков является созданная в 2017 г. ОЭСР База данных навыков для работы (OECD Skills for Jobs Database)OECD Skills for Jobs. http://www.oecd.org/els/emp/skills-for-jobs-dataviz. htm. Она представляет собой попытку преодолеть обозначенные выше уязвимости в измерениях разрыва в навыках (субъективные данные, отсутствие связи с рынком труда) и получить необходимую межстрановую информацию по навыкам, которая была бы операциональной как на макроуровне, так и на микроуровне -- для принятия индивидуальных решений об образовательной траектории и дообучении/переобучении. База данных включает информацию о дефицитных и избыточных навыках, а также о несоответствии образования и горизонтальном разрыве в 40 странах ОЭСР+ по 35 навыкам (от когнитивных до узкопрофессиональных) на уровне профессий.

При отсутствии прямых объективных межстрановых оценок спроса на навыки ОЭСР применяет комбинацию косвенных сигналов на рынке труда. Результирующим измерителем несоответствия навыков спросу является индекс дефицита навыка (Skill Shortage Index; далее по тексту -- SSI), который показывает наличие дефицита/избытка конкретного навыка в конкретной профессииСписок профессий в соответствии с классификацией ISCO-08 на уров-не двухзначного кода (всего -- 33 позиции). в стране. Расчет индекса происходит в два этапа.

На первом этапе рассчитывается индекс дефицита профессий (Occupational Shortage Index; далее по тексту -- OSI) -- композитный показатель из пяти индикаторов: изменение почасовой оплаты труда, численности занятых, длительности рабочего времени, доли занятых с избыточным уровнем образования и уровень безработицы. Выбор в пользу композитного индекса оправдан, так как эти показатели не только дополняют, но и уравновешивают друг друга. Так, например, комбинация двух первых индикаторов может оказывать противоположный эффект на спрос на профессии, порождая дефицит или избыток.

На втором этапе результаты расчета индекса дефицита профессий по странам уточняются: рассчитываются индексы дефицита отдельных навыков в каждой профессии. Для этого ОЭСР использует методологическую разработку Министерства труда США -- Occupation Information Network (O*NET)11,12. O*NET представляет собой обновляемую базу данных о требуемых знаниях, навыках (когнитивных, социальных, технических) по каждой профессии на рынке труда США. По каждой профессии в базе O*NET представлена матрица навыков с двумя индикаторами: значимость данного навыка (шкала от 1 до 5) и необходимый уровень владения навыком (от 0 до 7) для выполнения работы. При расчете индекса дефицита навыка используется результирующий показатель этих двух индикаторов для каждого навыка в каждой профессии--требование к навыку в профессии (skill-specific requirement).

Созданная ОЭСР База данных навыков для работы, безусловно, является прорывом в ряду рассмотренных методик оценок несоответствий благодаря непредвзятости данных о спросе на навыки, однако и она имеет ряд ограничений. Во-первых, данные о разрыве получены на основе косвенной информации (сигналы с рынка труда), а результирующую оценку баланса спроса и предложения на навыки можно скорее отнести к оценке спроса (skill need). Во-вторых, у исследователей возникают вопросы относительно корректности экстраполяции матриц требований к навыкам, используемых в условиях рынка труда США (O*NET), на другие страны [OECD, 2018b]. База O*NET уже использовалась в исследованиях других стран1з, а межстрановая валидность описанных выше индикаторов O*NET протестирована в работе М. Ханделя [Handel, 2012]. Однако валидность индикаторов O*NET может быть поставлена под сомнение, если речь идет об исследованиях в странах с низким уровнем дохода, ввиду существенных различий в технологическом развитии и институциональной среде между этими странами и США: эти различия не могут не оказывать влияния на требования, предъявляемые к навыкам. Несмотря на потенциальные сложности использования базы O*NET, исследователи признают, что именно эта база сегодня является самым полным и надежным ресурсом для оценки навыков для работы [OECD, 2017. P. 42].

3. Возможности использования результатов межстрановых оценок несоответствия и связанные с ними проблемы

Результаты оценок несоответствий и прогнозирования спроса на навыки, согласно данным опроса ответственных министерств O*NET Resource Center. https://www.onetcenter.org/ В PIAAC информация о требованиях к навыкам для работы была сфор-мулирована не на таком уровне детализации по профессиям, как