ПОДБОР НА СЛУЖИТЕЛИ В ДЪРЖАВНАТА АДМИНИСТРАЦИЯ В РЕПУБЛИКА БЪЛГАРИЯ – НОРМАТИВНА РЕГЛАМЕНТАЦИЯ И ПРАКТИЧЕСКО ПРИЛАГАНЕ

Автори

Ключови думи
държавна администрация, държавни служители, подбор, конкурс, назначения.

Резюме
Целта на настоящата студия е да маркира проблемните области и предизвикателствата при подбора на служители в държавната администрация. Представен е обзор на политиките и законодателните инициативи, предприети за усъвършенстване на процесите при селектирането на служители за заемане на длъжности в администрацията. Основният изследователски фокус е върху процедурите за заемане на длъжности за държавни служители. Изследвана е степента на изпълнение на програмните и стратегическите цели, както и на прилагане на нормативните промени. Очертани са основните области, в които е необходимо да се предприемат действия за подобряване качеството на подбор на служители в държавната администрация.

JEL Класификатор: H70, H83.
Кодове на научна квалификация:
Страници: 27
Цена: 1 Точки

Още статии от този брой

  • ОПТИМИЗИРАНЕ НА ЕКСПОРТА В СЕКТОР ВИНОПРОИЗВОДСТВО ПО ПРИМЕРА НА ВИНАРСКА ИЗБА „ЧЕРНОМОРСКО ЗЛАТО“ АД

    Повишаването на потенциала в българското винопроизводство при динамичните промени на пазара от началото на XXI век може да се постигне чрез умело съчетаване на традиции и инвестиции в иновативни технологии за сектора. В настоящото изследване представяме постигнатите добри резултати от винарска изба „Черноморско злато“ АД, която е водеща в бранша ...

  • КРИЗИСЕН МЕНИДЖМЪНТ ПРЕЗ COVID-19 И ЕФЕКТА МУ ВЪРХУ ПРОФЕСИОНАЛНОТО УПРАВЛЕНИЕ НА ОФИС СГРАДИ

    Преминаването на всички през пандемията от COVID-19 ни постави пред редица предизвикателства. Изключително важен в този момент беше кризисният мениджмънт като основа, за да може частният сектор да продължи да поддържа нормален ритъм на работа. Неизбежно ситуацията налага, много бизнеси да преустановят дейността си, други да преминат изцяло в ...

  • МАШИННО САМООБУЧЕНИЕ ПРИ VAR КАТО ОЦЕНКА ЗА ПАЗАРНИЯ РИСК ‒ ПРЕДИМСТВА И НЕДОСТАТЪЦИ

    Изследването прави опит да изведе основните предимства и предизвикателства пред Deep Autoregressive (DeepAR) като един от модерните алгоритми за машинно самообучение (ML) както при неговото приложение за анализ на времеви редове, така и вчастност за извеждане на оценка за стойност под риск Value at Risk (VaR). Анализът включва и оценка посредством ...