Європейський та український досвід професійного та особистісного розвитку державних службовців: методи ранжування та кластерного аналізу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Європейський та український досвід професійного та особистісного розвитку державних службовців: методи ранжування та кластерного аналізу

М.К. Весоловська,

доктор філософії за спеціальністю «Публічне управління та адміністрування», старший викладач кафедри адміністративного і фінансового менеджменту, Національний університет «Львівська політехніка»

У статті систематизовано та досліджено основні загальноприйняті показники оцінювання окремих аспектів діяльності державного управління, котрі застосовуються у міжнародній практиці. Усі ці показники класифіковано за окремими аспектами діяльності державного управління з виокремленням за ознакою ефективності державного управління. За допомогою інструментів бенчмаркінгу проведено порівняльний аналіз цих показників у країнах ЄС до та після пандемії COVID-19. Виконано порівняльний аналіз тенденцій ефективності роботи та професійного і особистісного розвитку державних службовців у цих країнах, встановлено чинники впливу на обрані показники ефективності та наведено рекомендації щодо їх покращення, запропоновано стратегії та практики, які допомогли б досягти найвищої результативності, досліджено досвід інших країн, що вже імплементували зміни, які є актуальними для нас сьогодні. За результатами кластерного аналізу, усі досліджувані країни класифіковані на 4 групи за рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку. За результатами дослідження, у відповідності до спільних ознак між досліджуваними країнами, запропоновано механізми адаптації національної системи державної служби до вимог ЄС.

Ключові слова: міжнародні показники діяльності державного управління, бенчмаркінг, кластерный аналіз, міжнародний досвід, механізми адаптації державної служби до вимог ЄС, професійний та особистісний розвиток, державний службовець, державне управління.

EUROPEAN AND UKRAINIAN EXPERIENCE OF CIVIL SERVANTS' PROFESSIONAL AND PERSONAL DEVELOPMENT: METHODS OF RANKING AND CLUSTER ANALYSIS

M. Vesolovska,

PhD in Public Management and Administration, Senior Lecturer of the Department of Administrative and Financial Management, Lviv Polytechnic National University

In the article the main generally accepted indicators of public administration certain aspects evaluation, which are used in international practice, are systematized and researched. All these indicators are classified according to certain aspects of public administration, distinguished by: the effectiveness of public administration in the areas of freedom, business openness, business transparency, socio-economic development, personal and professional development, reform, which, in contrast to the existing ones, allows to compare the effectiveness of public administration of Ukraine with the EU countries.

Benchmarking tools were used to compare the indicators in the EU countries before and after the COVID-19 pandemic. A comparative analysis of trends in performance and professional and personal development of civil servants in these countries was conducted, factors influencing selected performance indicators was identified and recommendations on how to improve them, strategies and practices that would help achieve the highest performance was proposed.

According to the results, the ranking method basically coincides with the method of cluster analysis, and all studied countries can be classified into 4 groups: 1 - countries with a high level of public administration in the field of personal and professional development - Sweden; 2 - countries with the highest average level of efficiency of public administration in the field of personal and professional development - Germany, Estonia, Latvia, France, Spain; 3 - countries with an average level of efficiency of public administration in the field of personal and professional development - Poland, Italy; 4 - countries with a low level of public administration efficiency in the field of personal and professional development - Ukraine, Belarus.

In accordance with the common features between the studied countries, mechanisms for adapting the national civil service system to EU requirements, which will make it possible to form development scenarios for increasing the efficiency of the civil service and civil servants' professional and personal development are proposed.

Keywords: international indicators of public administration activity, benchmarking, cluster analysis, international experience, mechanisms of civil service adaptation to EU requirements, professional and personal development, civil servant, public administration.

Постановка проблеми у загальному вигляді

Незважаючи на динамічний розвиток теорії публічного адміністрування, залишається немало відкритих наукових проблем. До них можуть бути віднесені питання: про оптимальне співвідношення централізації та децентралізації; раціональної ієрархії відносин у системі державного адміністрування; розподілу влади між державою і органами самоврядування, ефективності та якості державного управління і багато інших. Але головною науковою проблемою залишається питання про адаптацію світового досвіду, накопиченого теорією публічного адміністрування, до національних умов розвитку держави.

В Україні ще досі використання інтегральних показників, тим більше з урахуванням суб'єктивних оцінок громадян в системі оцінювання професійногоі особистісного розвитку державних службовців, застосовується мало. Тому порівняльний аналіз деяких загальноприйнятих міжнародних показників дозволить окреслити основні тенденції ефективності роботи та професійного і особистісного розвитку державних службовців в деяких країнах ЄС, а також вивчити певний міжнародний досвід, який може бути адаптований для українського соціуму, що для нашої держави стане корисним та дуже актуальним (Подольчак, Хім, 2020).

професійний розвиток державний службовець

Аналіз останніх досліджень і публікацій та виділення невирішених раніше частин загальної проблеми

Питання оцінювання ефективності роботи в сфері державного управління досліджували такі зарубіжні вчені, як Е. Ведунг, Е. Ньюмаєр, П. Друкер, C. Коген та вітчизняні: Н. Нижник, І. Артим та ін. Міжнародний досвід визначення рівня ефективності державного управління досліджували: Н. Подольчак, П. Матвієнко, В. Шатун та ін.

На сьогодні зарубіжні дослідження державного управління, а також загальні інтегральні критерії оцінювання професійного і особистісного розвитку державних службовців практично не використовуються в нашій державі.

Формулювання цілей статті (постановка завдання). Метою статті є за допомогою методів ранжування та кластерного аналізу дослідити основні загальноприйняті показники оцінювання окремих аспектів діяльності державного управління, котрі застосовуються у міжнародній практиці. У відповідності до спільних ознак між досліджуваними країнами, запропоновати механізми адаптації національної системи державної служби до вимог ЄС.

Виклад основного матеріалу дослідження з повним обґрунтуванням отриманих наукових результатів

Система комплексних інтегральних показників є одним із найраціональніших методів оцінювання професійного і особистісного розвитку, так як може охоплювати велику кількість соціальних, політичних, економічних, культурних та інших факторів. Вони мають бути: націлені на виконання конкретних завдань, які ставлять перед собою ті, хто здійснює оцінювання; достатньо конкретними для того, щоб можна було реально здійснити оцінювання діяльності на практиці, узгоджені між собою, а також з тими критеріями та показниками, що використовувалися при попередніх оцінках; надходити з авторитетних джерел і / або підкріплюватися відповідними доказами їх об'єктивності та актуальності.

Усі ці показники можна класифікувати на 6 груп за певними спільними ознаками:

1. За ознакою ефективності державного управління в сфері свободи:

- Показник свободи преси (IFP);

- Індекс економічної свободи (IEF);

- Індекс непрозорості;

2. За ознакою ефективності державного управління в сфері відкритості бізнесу:

- Індекс глобальної Конкурентоспроможності (GCI);

- Індекс конкурентоспроможності (IMD);

3. За ознакою ефективності державного управління в сфері прозорості бізнесу

- Індекс «ведення бізнесу» (DB);

- Оцінка впливу публічного управління та адміністрування на бізнес середовище та ефективність підприємства в країні. (BEEPS - The Business Environment and Enterprise Performance Survey);

- Індекс сприйняття корупції (CPI);

4. За ознакою ефективності державного управління в сфері соціально- економічного розвитку:

- Показник кредитоспроможності країни (інвестиційний рейтинг);

- Індекс розвитку людського потенціалу (HDI);

- Індекс гендерного розриву (Global Gender Gap Index);

5. За ознакою ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку:

- Інтегральний показник державного управління (Governance Research Indicator Country Snapshot - GRICS);

- Індекс розвитку людського потенціалу (HDI);

6. За ознакою ефективності державного управління в сфері реформування:

- Міжнародний індекс ефективності державної служби (INCISE);

- Показник оцінки якості цілей і прогресу реформ у країні.

За группою показників, виокремлених за ознакою ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку доцільно провести кластерний аналіз. Досліджувані країни: Україна, Польща, Німеччина. Білорусь, Естонія, Латвія, Італія, Франція, Іспанія, Швеція так як деякі є сусідами (Польща, Білорусь) та об'єднані впливом історичного фактора (пострадянські країни та країни СНД Білорусь, Естонія, Латвія) або можуть бути прийняті за еталон (Німеччина, Франція, Швеція, Італія) [2, с. 62].

Кластерний аналіз - це сукупність методів класифікації багатовимірних спостережень чи об'єктів, заснованих визначенні поняття відстані між об'єктами з наступним виділенням їх груп спостережень (кластерів, таксонів). Кластерний аналіз - це загальна назва множини обчислювальних процедур, які використовують при створенні класифікації. У результаті роботи з процедурами утворюються класи чи групи подібних об'єктів. Більш точно, кластерний аналіз - це багатомірна статистична процедура, що виконує збір даних, що містять інформацію про вибірку об' єктів, і потім упорядковує об'єкти у порівняно однорідні групи [1, с. 31].

За допомогою онлайн-калькулятора можна проводити класифікацію об'єктів алгоритмами «найближчого сусіда» та «дальнього сусіда» з побудовою дендрограми.

Вибір конкретного способу кластерного аналізу залежить від мети класифікації. Звичайною формою представлення вихідних даних у завданнях кластерного аналізу служить матриця: кожен рядок якої представляє результат вимірювань к , що розглядаються з ознак на одному з обстежених об'єктів (рис. 1).

Рис. 1. Матриця кластерного аналізу

Найбільш важким вважається визначення однорідності об'єктів, які задаються запровадженням відстані між об'єктами ХІ і Xj (p (х І, xj)).

Об'єкти будуть однорідними у разі р(х^)Јрпор, де рпор - задане граничне значення.

Вибір відстані (р) є основним моментом дослідження, від якого залежить остаточні варіанти розбиття. Найбільш поширеними вважаються принципи «найближчого сусіда» або «далекого сусіда». У першому випадку відстань між кластерами приймають відстань між найближчими елементами цих кластерів, тоді як у другому - між найбільш віддаленими один від одного.

У завданнях кластерного аналізу часто використовують Евклідову та Хемінгову відстані.

- Евклідова відстань визначається за формулою 1.1:

Тут порівнюється близькість двох об'єктів за великою кількістю ознак.

- Відстань Хемінгова (1.2):

Використовується як міра відмінності об'єктів, що задаються атрибутивними ознаками.

Вихідними даними для кластерного аналізу будуть показники досліджуваних країн з 2012 по 2020 рік (2, с. 63-64): Інтегральний показник державного управління (Governance Research Indicator Country Snapshot - GRICS) - x1 та індекс розвитку людського потенціалу (HDI) - х2 (Табл. 1)

Таблиця 1. Принцип «найближчого сусіда». Вихідні дані

№ п/п	Україна (1)	Польща (2)	Німеччина (3)	Білорусія (4)	Естонія (5)	Латвія (6)	Італія (7)	Франція (8)	Швеція (9)	Іспанія (10)
GRICS (Х1)	-0.39	0.38	1.36	-0.73	1.34	0.87	0.4	1.25	1.72	0.9
HDI (x2)	0.78	0.88	0.95	0.82	0.89	0.86	0.89	0.9	0.95	0.89

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10]

1. Скористаємося агломеративним ієрархічним алгоритмом класифікації. Як відстань між об'єктами приймемо звичайну евклідову відстань. Тоді згідно з формулою (1.3):

де l - ознаки; k - кількість ознак.

2. Отримані дані поміщаємо у табл. 2 (матрицю відстаней).

Таблиця 2. Матриця відстаней

№ п/п	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	0	0.776	1.758	0.342	1.733	1.263	0.798	1.644	2.117	1.295
2	0.776	0	0.982	1.112	0.96	0.49	0.0224	0.87	1.342	0.52
3	1.758	0.982	0	2.094	0.0632	0.498	0.962	0.121	0.36	0.464
4	0.342	1.112	2.094	0	2.071	1.6	1.132	1.982	2.453	1.632
5	1.733	0.96	0.0632	2.071	0	0.471	0.94	0.0906	0.385	0.44
6	1.263	0.49	0.498	1.6	0.471	0	0.471	0.382	0.855	0.0424
7	0.798	0.0224	0.962	1.132	0.94	0.471	0	0.85	1.321	0.5
8	1.644	0.87	0.121	1.982	0.0906	0.382	0.85	0	0.473	0.35
9	2.117	1.342	0.36	2.453	0.385	0.855	1.321	0.473	0	0.822
10	1.295	0.52	0.464	1.632	0.44	0.0424	0.5	0.35	0.822	0

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10]

3. Пошук найменшої відстані. З матриці відстаней випливає, що об'єкти 2 і 7 найбільш близькі до P2; 7 = 0,0224 і тому об'єднуються в один кластер (Табл. 3).

Таблиця 3. Матриця найменшої відстані: крок 1

№ п/п	1	[21	3	4	5	6	[71	8	9	10
1	0	0.776	1.758	0.342	1.733	1.263	0.798	1.644	2.117	1.295
[21	0.776	0	0.982	1.112	0.96	0.49	0.0224	0.87	1.342	0.52
3	1.758	0.982	0	2.094	0.0632	0.498	0.962	0.121	0.36	0.464
4	0.342	1.112	2.094	0	2.071	1.6	1.132	1.982	2.453	1.632
5	1.733	0.96	0.0632	2.071	0	0.471	0.94	0.0906	0.385	0.44
6	1.263	0.49	0.498	1.6	0.471	0	0.471	0.382	0.855	0.0424
[71	0.798	0.0224	0.962	1.132	0.94	0.471	0	0.85	1.321	0.5
8	1.644	0.87	0.121	1.982	0.0906	0.382	0.85	0	0.473	0.35
9	2.117	1.342	0.36	2.453	0.385	0.855	1.321	0.473	0	0.822
10	1.295	0.52	0.464	1.632	0.44	0.0424	0.5	0.35	0.822	0

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10] та табл. 2

При формуванні нової матриці відстаней, вибираємо найменше значення значень об'єктів №5 і №7. В результаті маємо 9 кластерів: S (і) , S (2) , S (3) , S (4) , S (5,7) , S (6) , S (8) , S (9) , S (10). З матриці відстаней випливає, що об'єкти 6 і 10 найбільш близькі P 6; 10 = 0,0424 і тому поєднуються в один кластер (Табл. 4).

Таблиця 4. Матриця найменшої відстані: крок 2

№ п/п	1	2,7	3	4	5	Г61	8	9	Г101
1	0	0.776	1.758	0.342	1.733	1.263	1.644	2.117	1.295
2,7	0.776	0	0.962	1.112	0.94	0.471	0.85	1.321	0.5
3	1.758	0.962	0	2.094	0.0632	0.498	0.121	0.36	0.464
4	0.342	1.112	2.094	0	2.071	1.6	1.982	2.453	1.632
5	1.733	0.94	0.0632	2.071	0	0.471	0.0906	0.385	0.44
Г61	1.263	0.471	0.498	1.6	0.471	0	0.382	0.855	0.0424
8	1.644	0.85	0.121	1.982	0.0906	0.382	0	0.473	0.35
9	2.117	1.321	0.36	2.453	0.385	0.855	0.473	0	0.822
Г101	1.295	0.5	0.464	1.632	0.44	0.0424	0.35	0.822	0

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10] та табл. 3

При формуванні нової матриці відстаней, вибираємо найменше значення значень об'єктів №6 та №10. В результаті маємо 8 кластерів: S (і) , S (2,7) , S (3) , S (4) , S (5) , S (6,10) , S (8) , S (9) матриці відстаней слідує, що об'єкти 3 і 5 найбільш близькі P 3; 5 = 0,0632 і тому об'єднуються в один кластер (Табл. 5).

Таблиця 5. Матриця найменшої відстані: крок 3

№ п/п	1	2,7	Г31	4	Г51	6,10	8	9
1	0	0.776	1.758	0.342	1.733	1.263	1.644	2.117
2,7	0.776	0	0.962	1.112	0.94	0.471	0.85	1.321
Г31	1.758	0.962	0	2.094	0.0632	0.464	0.121	0.36
4	0.342	1.112	2.094	0	2.071	1.6	1.982	2.453
Г51	1.733	0.94	0.0632	2.071	0	0.44	0.0906	0.385
6,10	1.263	0.471	0.464	1.6	0.44	0	0.35	0.822
8	1.644	0.85	0.121	1.982	0.0906	0.35	0	0.473
9	2.117	1.321	0.36	2.453	0.385	0.822	0.473	0

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10] та табл. 4

При формуванні нової матриці відстаней, вибираємо найменше значення значень об'єктів №2 і №6. В результаті маємо 7 кластерів: S (1) , S (2,7) , S (3,5) , S (4) , S (6,10), S (8) , S (9). З матриці відстаней випливає , Що об'єкти 3,5 і 8 найбільш близькі P 3,5; 8 = 0,0906 і тому об'єднуються в один кластер (Табл. 6).

Таблиця 6. Матриця найменшої відстані: крок 4

№ п/п	1	2,7	Г3,51	4	6,10	Г 81	9
1	0	0.776	1.733	0.342	1.263	1.644	2.117
2,7	0.776	0	0.94	1.112	0.471	0.85	1.321
Г3,51	1.733	0.94	0	2.071	0.44	0.0906	0.36
4	0.342	1.112	2.071	0	1.6	1.982	2.453
6,10	1.263	0.471	0.44	1.6	0	0.35	0.822
Г81	1.644	0.85	0.0906	1.982	0.35	0	0.473
9	2.117	1.321	0.36	2.453	0.822	0.473	0

При формуванні нової матриці відстаней, вибираємо найменше значення значень об'єктів №3,5 і №8. В результаті маємо 6 кластерів: S (і) , S (2,7) , S (3,5,8) , S (4) , S (6,10) , S (9). З матриці відстаней випливає, що об'єкти 1 та 4 найбільш близькі P 1,4 = 0,34 і тому об'єднуються в один кластер (Табл. 7).

Таблиця 7. Матриця найменшої відстані: крок 5

№ п/п	[11	2,7	3,5,8	[41	6,10	9
ш	0	0.776	1.644	0.342	1.263	2.117
2,7	0.776	0	0.85	1.112	0.471	1.321
3,5,8	1.644	0.85	0	1.982	0.35	0.36
[41	0.342	1.112	1.982	0	1.6	2.453
6,10	1.263	0.471	0.35	1.6	0	0.822
9	2.117	1.321	0.36	2.453	0.822	0

При формуванні нової матриці відстаней, вибираємо найменше значення із значень об'єктів №1 та №4. В результаті маємо 5 кластерів: S (1,4), S (2,7) , S (3,5,8) , S (6,10) , S (9). З матриці відстаней випливає, що об'єкти 3,5,8 та 6,10 найбільш близькі P 3,5,8;6,10 = 6 і тому об'єднуються в один кластер (Табл. 8).

Таблиця 8. Матриця найменшої відстані: крок 6

№ п/п	1,4	2,7	[3,5,81	[6,101	9
1,4	0	0.776	1.644	1.263	2.117
2,7	0.776	0	0.85	0.471	1.321
[3,5,81	1.644	0.85	0	0.35	0.36
[6,101	1.263	0.471	0.35	0	0.822
9	2.117	1.321	0.36	0.822	0

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10] та табл. 7

При формуванні нової матриці відстаней, вибираємо найменше значення із значень об'єктів №3,5,8 та № 6,10. В результаті маємо 4 кластери: S (1,4), S (2,7) , S (3,5,8,6,10) , S (9) (Таблиця 9).

Таблиця 9. Групування країн за інтегральними показниками у кластери

№ п/п	1,4	2,7	3,5,8,6,10	9
1,4	0	0.776	1.263	2.117
2,7	0.776	0	0.471	1.321
3,5,8,6,10	1.263	0.471	0	0.36
9	2.117	1.321	0.36	0

Результати ієрархічної класифікації об'єктів представлені на рис. 2 у вигляді дендрограми.

Так, з проведенного кластерного аналізу бачимо, що за группою показників, виокремлених за ознакою ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку отримано такі кластери:

1 - країни з високим рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Швеція;

2 - країни з вищим середнього рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Німеччина, Естонія, Латвія, Франція, Іспанія;

3 - країни з середнім рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Польща, Італія;

4 - країни з низьким рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Україна, Білорусь.

Рис. 2. Дендограма ієрархічної класифікації об'єктів кластерного аналізу

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10] та табл. 1-9

У 2019 році одним з головних чинників впливу на економічні процеси виявився фактор розповсюдження пандемії COVID-19. Стрімке поширення коронавірусу та введення надзвичайного стану у багатьох країнах висунули на перший план питання ефективності управління. Пандемія стала каталізатором трансформації роботи державного апарату, що сприяла швидкій реалізації реформ у державному управлінні, масштабної цифровізації та перегляду системи управління людськими ресурсами державної служби.

Загальні заходи, вжиті урядами країн у всьому світі, включають перехід на дистанційну роботу, обмеження пересування, заборону громадських зібрань, збільшення фінансування медичних установ, появу нових форм соціального забезпечення, відстеження соціальних контактів та інші заходи стримування поширення вірусу. Незважаючи на загальні тенденції, вживані урядами, заходи значно різняться, як у формі, так і за швидкістю реагування. Ці відмінності у стратегіях викликають дискусії, оскільки перед політиками та громадськістю постає питання доцільності тих чи інших дій, їх ефективності, своєчасного форсування чи скасування.

Стрімке поширення коронавірусної інфекції в найкоротші терміни призвело до загострення надзвичайної ситуації у сфері охорони здоров'я, економіки та перевірило на міцність ступінь ефективності функціонування інституту держави загалом. У порівнянні з попередніми кризами, які були, в основному, пов'язані з проблемами фінансових ринках, економічними циклами чи «бульбашками» на ринку нерухомості, спад економіки в 2021 році багато в чому визначається наслідками політичних рішень урядів щодо стримування поширення епідемії та зменшення потенційної кількості її жертв [11, с.164].

Загальне порівняльне оцінювання показників до та після пандемії здійснимо за допомогою деяких інструментів бенчмаркінгу та загального ранжування основних міжнародних інтегральних показників оцінювання професійного і особистісного розвитку державної служби в обраних вище країнах ЄС. Зміну рангів держав проаналізуємо у 2018 - 2020 рр. (табл. 10, 11, рис. 3, 4).

Таблиця 10. Ранжування країн за основними інтегральними показниками у 2018 році

Країна	Ранжирування з додаванням	Z-показник середнє арифметичне	Мін-макс середнє арифметичне	Мін-макс середнє геометричне	Різниця з еталоном середнє арифметичне	Різниця з еталоном середнє геометричне	Загальний рейтинг	Ранг
Україна	10	9	10	10	10	9	58	10
Польща	6	6	7	7	7	7	40	7
Німеччина	2	2	3	2	3	3	15	2
Білорусь	8	10	9	9	9	10	55	9
Естонія	3	3	2	4	2	2	16	3
Латвія	5	4	5	5	5	5	29	5
Італія	9	8	8	8	8	8	49	8
Франція	4	5	4	3	4	4	24	4
Швеція	1	1	1	1	1	1	6	1
Іспанія	6	7	6	6	6	6	37	6

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10]

Рис. 3. Ранг країн за основними інтегральними показниками у 2018 році

Примітка: побудовано автором на підставі [2-10]

За даними інтегральними показниками у 2018 році Україна займала останнє місце серед обраних країн для дослідження. Серед аудсайдерів опинились також Білорусь. Швеція, Німеччина та Естонія - найвищий. Проте, у потковідному світі відбувалися деякі зміни (табл. 11).

Таблиця 11. Ранжування країн за основними інтегральними показниками у 2020 році

Країна	Ранжирування з додаванням	Z-показник середнє арифметичне	Мін-макс середнє арифметичне	Мін-макс середнє геометричне	Різниця з еталоном середнє арифметичне	Різниця з еталоном середнє геометричне	Загальний рейтинг	Ранг
Україна	9	10	10	10	9	9	57	9
Польща	8	7	7	7	7	7	43	7
Німеччина	3	2	2	2	2	3	14	2
Білорусь	10	9	9	9	10	10	57	9
Естонія	2	3	3	3	3	2	16	3
Латвія	4	5	6	8	5	5	33	5
Італія	7	8	8	6	8	8	45	8
Франція	6	4	4	4	4	4	26	4
Швеція	1	1	1	1	1	1	6	1
Іспанія	5	6	5	5	6	6	33	5

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10]

Рис. 4. Ранг країн за основними інтегральними показниками у 2020 році

Примітка: розраховано автором на підставі [2-10]

У 2020 році Швеція, Німеччина та Естонія не змінили своєї лідерської позиції. У цих країнах кар'єра державного службовця не є альтернативою політичній кар'єрі. Навпаки, досить часто вона стає передумовою успішної політичної діяльності.

Польща, Латвія та Франція та Італія також не змінили свій показник у рейтингу, Іспанія незначно піднялась у рейтингу. Білорусія знизила свої показники на 1 позицію ставши аутсайдером в рейтингу. Приємно відзначити, що Україна покращила свій результат (на 1 позицію).

Загалом уряди всіх країн світу відчували брак часу, щоб швидко розробити заходи щодо боротьби з пандемією COVID-19, і зазвичай використовували скорочені адміністративні процедури та нові координаційні форми для термінового прийняття ряду нормативних актів, пов'язаних із кризою. Ряд країн переорієнтували кадрові ресурси у бік розробки негайних заходів реагування на кризу і відмовилися від інструментів і практики регулюючого управління, у тому числі від функцій регулюючого нагляду. Керівні структури намагалися на ходу коригувати нормативну практику, щоб знизити навантаження на регульовані організації, включаючи гнучкість правил та дотримання нормативних вимог, особливо щодо постачання товарів першої необхідності. Застарілі нормативні заходи були скасовані, якщо вони не були спрямовані на надання послуг, що потенційно рятують життя, тестування або надання засобів індивідуального захисту.

Нова ситуація зажадала екстреного та дуже оперативного прийняття нових законів (поза тимчасовими рамками звичайних процедур, затверджених у конституціях), щоб легітимізувати діяльність уряду в умовах кризи та вживати екстраординарних заходів реагування на епідемію.

На сьогоднішній день не існує загальних регламентуючих правил боротьби та стримування поширення COVID-19 - кожна держава вживає власних заходів, спираючись на рівень розвитку своєї економіки та якості системи охорони здоров'я. Політичні фактори, що вплинули на вибір стратегії, також мають значення. Так, у країнах, де раніше простежувався найбільш централізований характер ведення державної політики, боротьба з коронавірусом йшла в жорстких умовах, аж до приховання справжньої інформації щодо чисельності інфікованих громадян. Введення жорстких заходів показало певну ефективність. Так, незважаючи на запровадження надзвичайного стану та виділення на систему охорони здоров'я значних фінансових коштів, Італія та Іспанія лідирували серед європейських країн за кількістю смертельних наслідків від коронавірусу. Ймовірно, ефективність тієї чи іншої державної стратегії реагування на пандемію залежить як від рівня жорсткості обмежувальних заходів, а від таких показників, як інтенсивність, тривалість та адекватність їх реалізації, готовність системи охорони здоров'я, уряду, бізнесу та громадян до цих заходів [11, с. 166].

Так, результати ранжування, в основному, збігаються з результатами кластерного аналізу, а отже, усі досліджувані країни можуть бути класифіковані на 4 групи: 1 - країни з високим рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Швеція; 2 - країни з вищим середнього рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Німеччина, Естонія, Латвія, Франція, Іспанія; 3 - країни з середнім рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Польща, Італія; 4 - країни з низьким рівнем ефективності державного управління в сфері особистісного та професійного розвитку - Україна, Білорусь.

Усі ці країни сформували свою систему державного управління, і в процесі формування та розвитку тісно взаємодіяли з сусідніми країнами, а тому мають ряд певних спільних рис. Причинами будь-яких зрушень є те, що сучасна ефективна система державного управління все частіше асоціюється із оптимізацією діяльності державних інститутів і зменшенням видатків на державну службу.

Як наслідок, у більшості країн відбуваються зміни, котрі супроводжуються:

- акумуляцією більшої частини ресурсів звільненням більшого обсягу ресурсів у бідних країнах з метою покращення соціально-економічного розвитку;

- зниженням рівня корупції та збільшенням контролю;

- підвищенням відповідальності державних службовців задля задоволення потреб громадян, що є ключовим елементом досягнення добробуту;

- використанню ІКТ для підвищення якості надання державних послуг [2, с. 65].

Аналіз найбільших катастроф світу, проведений групою висококваліфікованих фахівців з різних країн, показав, що однією з основних причин виникнення кризових явищ, є загальний низький рівень культури і освіченості, а також недостатня увага до розвитку фундаментальної науки в усьому світі [12, с. 107].

Сценарії розвитку підвищення ефективності роботи державної служби та професійного розвитку державних службовців в Україні будуть залежати від обрання механізму адаптації до вимог ЄС за конкретними напрямками (табл. 12).

Таблиця 12. Механізми адаптації національної системи державної служби до вимог ЄС

Організаційний	Інституційний	Нормотворчий	Кадровий	Міжнародно-правовий	Науково- технічний
Підвищення якості роботи державних службовців усіх категорій, моніторинг їхньої діяльності з виконання умов ЄС, впровадження сучасних ІКТ тощо	Комплексний розвиток державних інституцій у сфері Євроінтеграції	Вдосконалення законодавчої бази з врахуванням принципів єдиного адміністративного простору ЄС	Комплексне удосконалення професіоналізму працівників державних органів	Взаємодія з Європейською комісією з питань адаптації державної служби України до вимог ЄС, участь у діяльності інших міжнародних органів та інституцій	Наукове, експертне забезпечення процесу адаптації, проведення фундаментальних наукових досліджень і прикладних розробок

Приміка: складено та сформовано авторами на підставі [13].

Висновки з даного дослідження і перспективи подальших розвідок у даному напрямі

В Європейському Союзі на сьогодні не існує єдиної для всіх системи державного управління. Економічні, соціальні, політичні та культурні аспекти кожної з країн, а також часові вимоги та виклики формують її характерні особливості. Проте деякі загальноприйняті правила та принципи є, в певній мірі, для усіх однаковими [2, с. 66].

Використання зарубіжного досвіду публічного управління прискорить процес вдалого реформування функціонуючої системи державного управління в Україні та прискорить досягнення рівня європейських країн, на які рівняється Україна в своєму розвитку. У перспективі подальших досліджень є розроблення рекомендацій формування стимулів для територіального еконоічного розвитку, створення системи державного управління на принципах децентралізації,розширення повноважень державних службовців, громадського управління, ініціативності та активності.

Література

1. Пістунов І.М., Антонюк О.П. та Турчанінова І.Ю. Кластерний аналіз в економіці: навчальний посібник. Дніпропетровськ: Національний гірничий університет, 2008. 84 с.

2. Подольчак Н.Ю. та Хім М.К. Міжнародні інтегральні показники оцінки ефективності роботи державних службовців у країнах ЄС. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія «Проблеми економіки та управління», Львів, 2020. (8), С. 59-70. URL:

https://science.lpnu.ua/semi/all-volumes-and-issues/volume-4-number-2- 2020/international-integral-indicators-evaluation DOI:

https://doi.org/10.23939/semi2020.02.059 (дата звернення: 14.06.2022).

3. The World Bank: Офіційний сайт Світового банку. URL:

http://www.worldbank.org/ (дата звернення: 14.06.2022).

4. The World Bank: індекс легкості ведення бізнесу: Офіційний сайт Світового банку. URL: doingbusiness.org (дата звернення: 24.05.2022).

5. The heritage foundation: індекс економічної свободи: Офіційний сайт Українського товариства економічних свобод. URL: https://ueff.org/uk/ (дата звернення: 2.07.2022).

6. Transparency international: індекс сприйняття корупції: Офіційний сайт

Transparency international. URL: https://www.transparency.org/en/ (дата

звернення: 22.06.2022).

7. UNDP: Human development reports. UNDP. URL: http://hdr.undp.org/en/ (дата звернення: 15.07.2022).

8. World economic forum: індекс глобальної конкурентоспроможності: Офіційний сайт World economic forum. URL: https://www.weforum.org/ (дата звернення: 20.06.2022).

9. Reporters without borders: індекс свободи преси: Офіційний сайт Reporters without borders. URL: https://rsf.org/ (дата звернення: 30.06.2022).

10. Institute of management development: міжнародний рейтинг

конкурентоспроможності країн світу: Офіційний сайт Institute of management development. URL: www.imd.org (дата звернення: 12.07.2022).

11. Хім М.К. Ефективність державного управління в період пандемії: світовий досвід та українські реалії. Сучасні проблеми управління: трансформація публічного управління у постковідному світі: матеріали ХІ міжнародної науково-практичної конференції, м. Київ, 18-19 листопада 2021 р. Київ, 2021. С. 161-166.

12. Podolchak N., Khim M., Tsygylyk N. State policy foreign experience on

the implementation of the education system for sustainable development. Green and blue economy on the threshold of digital change. Praha: Oktan Print, 2022. pp. 102

11. URL: https://www.oktanprint.cZ/p/green-and-blue-economy/ DOI:

https://doi.org/10.46489/gabeott-10 (дата звернення: 12.07.2022).

13. Чаркіна О. Адаптація державної служби України до вимог ЄС: нормативно-правовий вимір: дис. канд. наук./ Київський нац. університет ім. Т. Шевченка. Київ, 2018. 225 с.

References

1. Pistunov, I.M., Antonyuk, O.P. and Turchaninova, I.Yu. (2008), Klasternyi analiz v ekonomitsi: navchalnyi posibnyk [Cluster analysis in economics: a study guide], National Mining University, Dnipropetrovsk, Ukraine

2. Podolchak, N.Yu. and Khim, M.K. (2020), “International integral

indicators for evaluation of the efficiency of civil servants in EU countries”, Visnyk Natsionalnoho universytetu «Lvivska politekhnika». Seriia «Problemy ekonomiky ta upravlinnia», [Online], vol. 2 (8), pp. 59-70, available at:

https://science.lpnu.ua/semi/all-volumes-and-issues/volume-4-number-2- 2020/international-integral-indicators-evaluation (Accessed 14 June 2022). doi.org/10.23939 /semi2020.02.059

3. The Official site of the World Bank (2019), available at:

http://www.worldbank.org/ (Accessed 14 June 2022).

4. The Official site of the World Bank (2019), “Index of doing business”, available at: doingbusiness.org (Accessed 24 May 2022).

5. The Official site of the Ukrainian Society of Economic Freedoms (2019), “The heritage foundation: index of economic freedom”, available at: https://ueff.org/uk/. (Accessed 2 July 2022).

6. The Official website of Transparency international (2019), “Corruption perception index”, available at: https://www.transparency.org/en/ (Accessed 22 June 2022).

7. UNDP (2019), “Human development reports”, available at:

http://hdr.undp.org/en/ (Accessed 15 July 2022).

8. The Official site of the World economic forum (2019), “Index of global competitiveness”, available at: https://www.weforum.org/ (Accessed 20 June 2022).

9. The Official site of Reporters without borders (2019), “Press freedom index”, available at: https://rsf.org/ (Accessed 30 June 2022).

10. The Official site of the Institute of management development (2019), “International rating of competitiveness of the world”, available at: www.imd.org (Accessed 12 July 2022).

11. Khim, M.K. (2021), “Effectiveness of public administration during the pandemic: world experience and Ukrainian realities”, Suchasni problemy upravlinnia: transformatsiia publichnoho upravlinnia u postkovidnomu sviti. 11 Mizhnarodna naukovo-praktychna konferentsiya [Modern problems of management: transformation of public management in the post-COVID world. 11th International Scientific and Practical Conference], KPU named after Igor Sikorskyi (on the basis of the Faculty of Sociology and Law), Kyiv, Ukraine, pp. 161-166.

12. Podolchak, N., Khim, M. and Tsygylyk, N. (2021), “State policy foreign

experience on the implementation of the education system for sustainable development”, Green and blue economy on the threshold of digital change, [Online], Oktan Print., Praha, pp. 102-11, available at: https://www.oktanprint.cZ/p/green-and-blue-economy/ DOI:

https://doi.org/10.46489/gabeott-10 (Accessed 12 July 2022).

13. Charkina, O. (2018), “Adaptation of the civil service of Ukraine to the requirements of the EU: normative and legal dimension”, Ph. D. Thesis, Global economy. Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine.

Размещено на Allbest.ru