Резюме. Измененията в структурата на българската икономика от 1989 г. до наши дни се изразяваха в западане и заличаване на цели отрасли и подотрасли от вторичния сектор на националното стопанство. Сфери като металургия, машиностроене, химическа промишленост, електроника и приборостроене почти изчезнаха като структури на икономиката. Силни сътресения получиха и отраслите от първичния сектор като енергетика, рудодобив, въгледобив, аграрния сектор, добива на нефт и газ, добива на инертни материали и тяхната последваща преработка. Страната се ориентира към масов внос на готови изделия и полуфабрикати, които замениха родното производство. Масовата приватизация от периода 1997 – 2004 г. също ускори този процес. Тези трансформации освободиха от работа много специалисти главно с инженерни специалности, а също и много техници и технолози, които обслужваха тези индустрии. Средните учебни заведения, подготвящи кадри за тези браншове, бяха неглижирани като места за продължаване на образованието и някои от тях постепенно бяха закрити. На образователния пазар се наложиха специалности и професии от т. нар. третичен сектор – финансово-счетоводно обслужване, търговия, туризъм, обществено хранене и други услуги за населението. Професионалните гимназии, подготвящи кадри за строителството, селското стопанство, производството на храни и консерви, също се оказаха донякъде по-слабо атрактивни за кандидат-гимназистите. Това, естествено, се отрази на структурата на преподавателския състав в професионалните училища и в частност на възрастовата структура на педагогическия персонал.

Ключови думи: structure of the economy, vocational schools, the teaching staff structure, analysis, statistical methods, trend of development

I. Въведение в проблематиката

Структурата на националната икономика от 1989 г. насам се промени драстично, това неминуемо рефлектира върху сферата на професионалното образование, което се преструктурира под въздействието на промененото търсене на специалисти и професии, които да се реализират успешно на трудовия пазар. Западането на редица индустриални сектори, на свой ред, наложи отпадането на редица професионални направления и педагогическият персонал, осъществяващ това обучение на специалисти, трябваше или да се преквалифицира в други предметни области на средното образование, или да напусне системата (част от педагогическия персонал се пенсионира, а друга част се ориентира към работа в реалния сектор или сферата на услугите). Но трансформациите в професионалното образование не приключиха с това. В останалите направления на професионалното образование, които намериха своите пазарни ниши, се наблюдаваха процеси на вътрешно преструктуриране, които се изразяваха двупосочно. Преподаватели в младша възраст (до 30 год.), обезкуражени от липсата на кариерно развитие и ниското заплащане, напуснаха системата, като междувременно в професионалните училища навлязоха кадри от реалния сектор (предимно в по-старша възраст), изгубили своите работни места поради структурните промени в икономиката, като тези кадри в по-голямата си част бяха тесни специалисти, но не притежаваха необходимата педагогическа подготовка и опит. Учебно-възпитателният процес се водеше по инерция, като не се отчитаха нововъведенията и световните тенденции в съответните професионални направления и методиките за тяхното преподаване. Закостенялостта се отрази в еднаква степен и на преподавателите, и на учениците. Като че ли на професионалната психология є липсваше необходимият инструментариум, за да реши проблемите за професионалното ориентиране на учениците при избор на професия и мотивацията на учителите при преподаването на тези професионални направления. За тенденциите в структурата на преподавателския състав допринесе в известна степен и разразилата се през 2008 г. глобална финансова и икономическа криза, чиито проявления започнаха да се усещат осезаемо в България през 2009 г. Несигурността, породена от нейните ефекти в материалната и нематериалната сфера на стопанството, се изрази в установяването на стабилен тренд във възрастовата структура на педагозите и това проличава от статистическите данни, представени в таблица 11) (Преподавателски персонал в професионалните училища по пол и възраст) и таблица 2, където данните, представени в таблица 1, са преобразувани в % с цел по-лесното изследване и анализиране на структурата със съответните статистически методи. Устойчивостта на тенденцията се установява трайно от 2010 г. насам и стабилният тренд е характерен за всички възрастови групи. Причината за това се корени в нестабилността на пазара на труда и намалените възможности за избор на други трудови позиции (извън образователната сфера) – нещо характерно за докризисните 2004 – 2008 г.

Интерес представлява и психологическата интерпретация на тези процеси и концепциите за професионално ориентиране преди 1989 г. и след това. Психологическата концепция (Дилова & други, 1989) за избор на професия, битуваща до 1989 г., гласи: „изискване на обществото към подрастващите до подберат от наличните възможни професии една професия или професионално направление и на собствена отговорност да вземат решение за встъпване в нея. … да се обмислят и изяснят алтернативи, да се преценят собствените възможности, да се обособи едно реално равнище на претенции и да се направи избор в съответствие с обществените изисквания. Предпоставка за това е, от една страна, наличието на достатъчно познания относно професиите и техните изисквания, относно нуждите на обществото от млади кадри и териториалното предлагане на свободни места...“.

За тази концепция е характерно наличието на зрелост на индивида, когато той се насочва към дадено професионално направление, неговата мотивация, психофизиологичните му характеристики и наличието на обективна самооценка. Тази себеоценка се базира на личните качества на индивида, ценностната му система, целите, които си поставя, и плановете му за бъдещето. Върху индивидуалните предпочитания за професия влияние оказват най-различни фактори – родители, учители, учебните програми, професионални консултанти и най-вече изградените до момента трудови навици.

След промените от началото на 90-те години на XX век, породени от отпадането на социалистическата система на централно планиране на кадрите и производствата и постепенната либерализация на сферата на висшето образование и появата на частни университети и колежи, тази концепция беше отхвърлена. Появи се дисонанс между реалните потребности от специалисти по региони и отрасли и предпочитаните професии от кандидат-висшистите. Специалности от областите на техническите науки, селското стопанство, педагогическите направления в сферите на естествените и хуманитарните фундаментални науки бяха пренебрегнати за сметка на приложни специалности от типа на икономическите направления, публичната администрация, стопанското управление, правото, социологията и др. С течение на времето това породи диспропорция между търсене и предлагане на кадри по направления и специалности.

С течение на времето започна да се усеща дефицит на учители по западни езици, природо-математическите науки, преподаватели по технически предмети (най-вече в областта на компютърните технологии). По-младите специалисти поради по-високото заплащане се реализираха в частния бизнес или емигрираха зад граница. Преподавателският състав започна осезаемо да застарява и спря да надгражда придобитата до момента квалификация. Знанията, придобити преди години, и преподаването им по стари методики започнаха да ерозират и да губят актуалността си и ефективността си.

II. Статистически структурен анализ на структурните ефекти

Основните аспекти на статистическия структурен анализ са: „измерване на структурните промени; прогнозиране развитието на статистическата структура; измерване на ефекта от структурните промени… статистическата структура се разглежда като статистическо понятие, означаващо вътрешния строеж на статистическа съвкупност, изразен количествено чрез относителните дялове на частите в цялото“ (Янкова, 2007).

Отделните относителни дялове удовлетворяват условията

Където сe означен i-ият относителен дял на n-мерната структура F.

В настоящето изследване са използвани следните методи:

– разстояние на Махаланобис – своеобразен аналитичен метод, който се ползва и при статистически изследвания;

– представени са и дескриптивните статистически параметри на изследваните редове;

– периодограма на спектъра на статистически ред – статистико-иконометричен метод.

В таблица 2 са представени относителните дялове на данните от таблица 1. Изложени са девет възрастови групи на интервали. Тъй като разглеждането на всички интервални редове е обемна работа, за целта ще изследваме три възрастови интервални групи – съответно от началото средата и края на таблица 2, за по-пространно представяне на тезата на изследването.

1. Обобщаващ измерител на структурните изменения – разстояние на Махаланобис

Принципно, разстоянието на Махаланобис2) от многомерния вектор T до множествата със средни значенияT

1 Включва учители, директори и помощник-директори с преподавателска заетост; не включва възпитатели.

2 От учебната 2006/2007 година вкл. преподавателите в междуучилищни центрове..

3 От учебната 2012/2013 година са включени и преподавателите в спортните училища (изменение на Закона за професионалното образование и обучение – ДВ, бр. 50 от 2010 г.)

В задачата е налице вероятността, че дадена точка в N-мерното пространство принадлежи на определена съвкупност, която сама по себе си е сбор от точкови данни. Всяко множество има централна точка (център на съвкупността). Колкото по-близо определена точка е до центъра на съвкупността, толкова е по-голяма вероятността, че тя принадлежи към тази съвкупност. Съответно изследваните интервали са: (25 – 29 г.), (40 – 44 г.) и (55 – 59 г.). Данните са изследвани паралелно.

Направените изчисления с иконометричен програмен продукт показват следните резултати:

Ковариационна матрица (3 x 3)

0.00081538 0.00014615 -0.0012462

0.00014615 0.00016703 -0.00031209

-0.0012462 -0.00031209 0.0020797

Обратна ковариационна матрица (3 x 3)

18250. 6202.4 11866.

6202.4 10427. 5281.3

11866. 5281.3 8383.6

Разстояние на Махаланобис от центъра на тежестта, използвайки променливите:

age2 (25 – 29 г.)

age5 (40 – 44 г.)

age8 (55 – 59 г.)

2001 2.319971

2002 1.566651

2003 1.566651

2004 2.271762

2005 1.889158

2006 1.476365

2007 1.681666

2008 1.968724

2009 1.557168

2010 1.107674

2011 1.364174

2012 1.364174

2013 1.364174

2014 1.364174

Логично е да се изчисли и центърът на тежестта за трите интервала, който е

На пръв поглед, изчисленията показват „интересни“ резултати. Ако се придържаме строго към теоретичната постановка, стигаме до извода, че получените данни отстоят на значителни разстояния от средата (центъра) на съответните статистически редове. Прави впечатление, че повечето имат стойност над 1 и са приблизително равни. За последните четири периода (2011 – 2014 г.) числата са напълно идентични. Това се вижда и от графиките на статистическите данни, където се виждат три успоредни линии, като отброим от времевата абсцисна ос надясно три деления, започвайки от 2010 г. (вж. фигура 1).

Но какво означават тези три успоредни линии? Тенденциите, които изобразява диаграмата, са противоположни по насоченост (възходяща, низходяща и неутрална). Това се отдава на отчетливото влияние на глобалната икономическа криза върху България. Именно на това се дължи стабилността в заетостта на преподавателския състав и ниското текучество на кадри в средните професионални училища.

2. Периодограма на спектъра на статистически ред

„Спектралният анализ е широко разпространен метод за характеризиране периодичността на променливите. Този метод се използва за идентификация на периодичните компоненти при развитието на отделните редове“ (Димитров, 1999).

В представените статистически данни (вж. таблица 1) отделните елементи на повременния ред се характеризират с периодика на описаните явления. И при трите анализирани възрастови групи са налице устойчиви тенденции, особено последните няколко периода (вж. фигура 1). Целта на спектралния анализ е да потвърди данните, получени чрез анализа на структурата, който анализ приема своите графични и аналитични измерения в предходната точка.

2.1. Спектър на реда (25 – 29 г.)

Периодограма за a2

Брой на наблюденията = 14

Използван е прозорец на Бартлет, ширина 7

Данните са визуализирани графично във фигура 2.

Използван е

Преди да се премине към конкретното изчисление, е необходимо да се дефинира формата на прозореца W(k) и за какви точки на сечение L1, L2, L3 да се изчисли конкретният прозорец. Увеличавайки броя на точките, се преминава към процедурата на стесняване на прозореца. В конкретната задача е ползван т. нар. Прозорец на Бартлет 3) по формулата:

В конкретния случай са налични 14 периода със 7 точки на сечение, всяка от които е с различна спектрална честота (вж. фиг. 2). Видно е, че последният период (14) е с най-висока спектрална честота (12.173), но с най-ниска честота на мащаба. Това потвърждава тезата, че тенденцията за постепенно намаляване на преподавателския състав в диапазона (25 – 29 г.) от последните няколко периода е устойчива. Изчисленията са направени с уговорката, че са ползвани данните от таблица 1.

Аналогичен е анализът на останалите две възрастови групи.

2.2. Спектър на реда (40 – 45 г.)

Периодограма за a4

Брой на наблюденията = 14

Използван е прозорец на Бартлет, ширина 7

Фигура 3. Спектър на реда (40 – 44 г.)

2.3. Спектър на реда (55 – 59 г.)

Периодограма за a8

Брой на наблюденията = 14

Използван е прозорец на Бартлет, ширина 7

Въпреки че динамиката при трите възрастови групи се обуславя от различни причини, и трите криви на групите в края си (вж. фигура 1) показват прави линии с начало на тенденцията от 2010 год. Сравнявайки ги с резултатите от анализа на спектъра, където се получават почти идентични резултати (вж. фигури 2, 3 и 4). И трите краища на кривите, гледайки ги от дясно наляво по успоредната на абсцисата времева ос, се вижда, че от около 2010 г. се наблюдава период на застой с по-висока от нормалната спектрална честота. Посоката на кривата е възходяща, но този възход е устойчиво нединамичен и в продължение на няколко години данните са едни и същи. Подобна тенденция показва и структурният анализ по метода на Махаланобис. Но какво означава това?

От една страна, явлението може дасе обясни сикономическата стагнация встраната и навлизанетонабългарскатаикономикавцикъланаглобалнатаикономическакриза. Стремежът към стабилно работно място истабилни гарантирани отдържавата доходи свежда до минимални стойности текучеството на преподавателските кадри. Дори учителите в по-младша възраст не търсят за момента реализация извън сферата на образованието.

Но тук причината има не само икономически, но и психологически оттенък. Ниският престиж на учителската професия, недоброто заплащане демотивират преподавателите към по-нататъшно себеразвитие и усъвършенстване. Стремежът към по-високо материално възнаграждение, а не към повишаването на квалификацията и натрупванетона знания, ставаопределящповеденческимотивв професионалната дейност за преобладаващото болшинство. Демотивиращи фактори са и остарелите методики на преподаване на специалните предмети, а и на общообразователните по принцип. Неадекватните учебни планове и програми, в голямата си част несъобразени със стопанските реалии в България, не дават адекватно образование на учениците и те губят интерес към учебния процес. Това, от своя страна, затруднява и самите преподаватели по теория и практика на съответните професионални направления. Преподаването от креативен постепенно се превръща рутинен процес и по този начин губи своята ефективност и полезност за обществото. От данните в таблица 1 е видно и постепенното застаряване на преподавателския състав и намаляването на броя на млади кадри в системата. Регистрираните по-високи с течение на времето спектрални честоти в трите изследвани групи говорят за натрупване на проблеми в системата и тяхното нерешаване ги мултиплицира и ги възпроизвежда на различни нива. С течение на времето системата почва да атрофира и да губи адаптивността си към постоянно променящия се свят. Като цяло, образователната система показва високо ниво на ентропия и това неравновесие започва да се прехвърля от училищата към реалния сектор на икономиката.

Бидейки към момента една полузатворена система на съсловен принцип, образованието започва да индикира по-високи ентропийни равнища и да губи голяма част от полезната енергия от своята работа. Липсата на отвореност към иновации и добрите практики на световно и европейско ниво само ще засилва неравновесието и дебалансираността в образователната система.

Заключение

Използването на статистическите методи при анализирането на структури от социален тип е ефективно от гледна точка на анализа и изследването на реалните процеси в обществено-икономическите системи. Освен статистическия инструментариум за изследователя е полезно да познава силните и слабите страни на анализираната система, нейните специфики. Важно е той да може да обхване и психологическите процеси, които се крият зад сухата информация и формалния є анализ. Необходими са чувствителност и усет от страна на изследователя, защото неговият обект на работа са хората с техните различни характери и разнопосочни интереси.

БЕЛЕЖКИ

1. http://www.nsi.bg/bg/content/3468/%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%B E%D0%B4%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%81% D0%BA%D0%B8-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D 0%B0%D0%BB-%D0%B2-%D0%BE%D0%B1%D1%89%D0%BE%D0%BE%D0 %B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5 %D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5-%D1%83%D1%87%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D1%89%D0%B0-%D0%BF%D0%BE-%D0%B2%D1%8A%D0 %B7%D1%80%D0%B0%D1%81%D1%82

2. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0% BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%9C%D0%B0%D1%85%D0%B 0%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D1%81%D0%B0

3. Димитров Ал. Спектралният анализ – същност, изчислителни процедури и възможности за приложение в икономиката // сп. Статистика, 1974, №2.

ЛИТЕРАТУРА

Дилова, M. (1989). Речник по психология. С. ДИ „Наука и изкуство“.

Янкова, Н. (2007). Статистическо изследване на структурни изменения. С. АИ „Марин Дринов“.

Димитров, Ал. (1999). Въведение в иконометрията. В. Търново. ИПК „Свети Евтимий Патриарх Търновски“

REFERENCES

Dilova, M. (1989). Rechnik po psihologiya. S. DI „Nauka i izkustvo“.

Yankova, N. (2007). Statistichesko izsledvane na strukturni izmeneniya. S. AI „Marin Drinov“.

Dimitrov, Al. (1999). Vavedenie v ikonometriyata. V. Tarnovo. IPK „Sveti Evtimiy Patriarh Tarnovski“.