Научная статья на тему 'Теоретико-вероятностный подход к анализу регионального рынка образовательных услуг высших учебных заведений'

Теоретико-вероятностный подход к анализу регионального рынка образовательных услуг высших учебных заведений Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

CC BY
73
21
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ТЕОРЕТИКО-ВЕРОЯТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ / ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ / РЕГИОНАЛЬНЫЙ УРОВЕНЬ / THEORETICAL PROBABILITY MODEL / EDUCATIONAL SERVICES / THE REGIONAL LEVEL

Аннотация научной статьи по наукам об образовании, автор научной работы — Чадаев А. Ю.

Сформирована теоретико-вероятностная модель спроса и предложения на региональном рынке образовательных услуг высших учебных заведений. Приведены зависимости для оценки вероятностей выполнения планов приема и выпуска высшего учебного заведения в зависимости от количества и уровня подготовки поступающих.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THEORETICAL-PROBABILISTIC APPROACH TO THE ANALYSIS OF REGIONAL MARKET OF EDUCATIONAL SERVICES OF HIGHER EDUCATION INSTITUTIONS

Formed theoretical probabilistic model of supply and demand at the regional education market in higher education. The relationships are presented for estimating the probability of reception of the plans and release of higher education institution, depending on the number and level of training received.

Текст научной работы на тему «Теоретико-вероятностный подход к анализу регионального рынка образовательных услуг высших учебных заведений»

2. Буренин А.Н. Фьючерсные, форвардные и опционные рынки. -М.: Тривола, 1994. - 232 с.

3. Оценка конкурентоспособности экономики России: отраслевой и кластерный анализ / Доклад экспертной группы Комитета Российского союза промышленников и предпринимателей по промышленной политике и конкурентоспособности. Май 2005 г. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.science-bsea.narad.ru.

4. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник / Под общ. ред. д.э.н., проф. А.В. Сидо-ровича; МГУ им. М.В. Ломоносова. - 3-е изд., перераб. - М.: Изд-во «Дело и Сервис», 2001. - 368 с.

O.V.Sorvina

The structure of major factors ofproductions costs of the enterprise influencing size is determined. As a result of calculation of elasticity of a total sum of productions costs depending on the charge of economic resources it is offered to carry out management of productions costs of the enterprise.

Keywords: productions costs, the cost price, factorial analysis, marginal analysis, elasticity.

УДК 330.313

А.Ю. Чадаев, проректор, (4872) 35-03-17, cony@tsu.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ)

ТЕОРЕТИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ

Сформирована теоретико-вероятностная модель спроса и предложения на региональном рынке образовательных услуг высших учебных заведений. Приведены зависимости для оценки вероятностей выполнения планов приема и выпуска высшего учебного заведения в зависимости от количества и уровня подготовки поступающих.

Ключевые слова: теоретико-вероятностная модель, образовательные услуги, региональный уровень.

На современном этапе развития системы высшего профессионального образования в Российской Федерации практически во всех региональных центрах сформировалась однотипная структура предложения на рынке образовательных услуг высшего образования. Это один или два крупных государственных университета (которые иногда интегрируются с учреждениями среднего профессионального образования) и несколько коммерческих высших учебных заведений, являющихся чаще всего филиалами крупных московских университетов. В большинстве

регионов эти коммерческие вузы готовят специалистов по экономическим и юридическим специальностям, которые, несмотря на перенасыщенность рынка труда специалистами этих профилей, продолжают пользоваться большим спросом у потребителей образовательных услуг высших учебных заведений. Однако в отдельных регионах подобные коммерческие вузы, вместе с государственными вузами обеспечивают также специфические региональные потребности в высококвалифицированных кадрах.

В настоящее время региональные высшие учебные заведения стремятся к диверсификации образовательных услуг, прежде всего, в области расширения набора предлагаемых направлений и специальностей подготовки. Это связано со стремлением к практически полному удовлетворению потребностей региона во всех необходимых специалистах. Кроме того, несмотря на то, что в современной России имеется тенденция к повышению мобильности населения (по сравнению с Советским Союзом), но вследствие высокой стоимости жилья и практического отсутствия механизмов льготного обеспечения жильем молодых специалистов многие абитуриенты выбирают для поступления свои региональные университеты, а многие выпускники выбирают места работы в своем городе или региональном центре. Некоторые исключения из такого образа действий наблюдаются только в регионах, где либо имеются системные трудно решаемые проблемы с рабочими местами, либо они расположены вблизи крупных промышленных и культурных центров. Например, в регионах, расположенных вокруг Московской области, наблюдается как увеличенный отток абитуриентов в вузы города Москвы, так и достаточно большой отток рабочей силы в этот город. Подобным регионом является, в частности, и Тульская область.

Однако, несмотря на подобные исключения, региональные высшие учебные заведения в основном ориентируются на региональных потребителей образовательных услуг и на обеспечение потребностей региона в кадрах, имеющих высшее профессиональное образование. При этом на уровне региона между государственными и коммерческими высшими учебными заведениями существует весьма серьезная конкуренция. Она обусловлена, с одной стороны, продолжающимся и слабо управляемым ростом количества коммерческих высших учебных заведений, с другой стороны, сокращением количества выпускников школ, которое наблюдается уже несколько последних лет. Несмотря на то, что в перспективе количество потенциальных абитуриентов будет увеличиваться, преждевременно прогнозировать снижение конкуренции на этом рынке, так как одновременно с прогнозом увеличения количества выпускников, прогнозируются снижение качества их подготовки и отсутствие у них мотивации получения высшего образования по направлениям, востребованным реальным сектором экономики. Все это позволяет сделать вывод о сохранении высокой актуальности

исследований в сфере маркетинга образовательных услуг высших учебных заведений. Выбор абитуриентом того или иного учебного заведения в существенной степени определяется информацией об этом вузе. Эта информация в общем случае представляет собой информационную модель высшего учебного заведения. Поэтому вполне правомерен вывод, что маркетинг образовательных услуг может и должен осуществляться на основе информационной модели высшего учебного заведения, и успех в конкурентной борьбе на рынке образовательных услуг в значительной степени зависит от качества этой информационной модели. Подобная модель должна формироваться таким образом, чтобы обеспечивать максимально привлекательный имидж высшего учебного заведения, показать его преимущества перед другими образовательными учреждениями. Это возможно только в том случае, если подобная модель соответствует потребностям, мотивациям, целям и ожиданиям потребителей образовательных услуг, множество которых определяет спрос на эти услуги. Поэтому при формировании маркетинговой информационной модели высшего учебного заведения необходимо учитывать особенности потребителей этих услуг.

Такими потребителями являются, во-первых, сами обучающиеся, во-вторых, предприятия-работодатели, в-третьих, государство, представляющее интересы общества в целом, которому необходимо поддерживать достаточно высокий процент населения с высшим образованием для сохранения высокого интеллектуального уровня нации. При этом, если обучающиеся являются прямыми потребителями образовательных услуг, то предприятия-работодатели являются только косвенными потребителями, так как использую труд и знания прямых потребителей. Государство также является только косвенным потребителем, однако именно оно осуществляет оплату этих услуг для максимального количества прямых потребителей, обучающихся на бюджетных местах. Предприятия-работодатели также достаточно часто осуществляют оплату этих услуг по трехсторонним договорам с прямыми потребителями - обучающимися и высшими учебными заведениями.

Все это множество потребителей для региональных образовательных учреждений формируется в основном, в этом же регионе и может быть представлено в виде некоторой модели спроса и предложения на региональном рынке образовательных услуг, которая в общем случае имеет теоретико-вероятностный характер. Прежде всего, каждое государственное образовательное учреждение имеет план приема, который формируется вышестоящим министерством на каждый год. В соответствии с этим планом в учебное заведение на бюджетные места можно принять

NПЛ студентов, которые распределяются по специальностям и

направлениям, т. е.

NПЛ = N1 + N2 +... + Nг +... + NкСН.

Поскольку согласно существующим в настоящее время правилам приема абитуриент может подавать документы одновременно на несколько направлений или специальностей, в том числе относящихся к различным конкурсным группам, то при наличии проходного балла по ЕГЭ абитуриент обычно поступает на одну из выбранных специальностей.

При формировании плана приема министерство руководствуется как

региональными Nрег, так и общегосударственными Nгос потребностями в специалистах, т. е.

NПЛ = Nрег + Nгос .

При этом определяется также уровень бюджетного финансирования в расчете на одного обучающегося, и все эти параметры согласуются с возможностями федерального бюджета.

При большом количестве выпускников школ в регионе NВыП >> NПЛ в период поступления формируется конкурс, и проблем с выполнением плана приема не возникает. Однако, как уже отмечалось выше, количество выпускников школ и колледжей в последние годы сокращается, и появляются проблемы с выполнением плана приема. В том

случае, если NВЫП < NПЛ, выполнение плана приема становится практически невозможным и требуется либо его коррекция, либо использование более агрессивных маркетинговых стратегий, охватывающих соседние регионы (в которых может быть большее количество выпускников).

При незначительном превышении NВЫП > NПЛ возникает задача оценки вероятности выполнения плана приема. Это может быть осуществлено путем анализа вероятностей выбора абитуриентом одного из альтернативных вариантов поведения после окончания среднего учебного заведения. Среди этих вероятностей можно выделить интересующую нас

вероятность выбора поступления в данный региональный вуз ТРщ для

каждого г'-го поступающего. Анализ проблем мотивации абитуриента при выборе того или иного учебного заведения рассматривался в целом ряде исследований [1,2 и др.]. В результате была установлена связь мотивации и потребностей абитуриента. На этой основе можно определить ряд целей, которых желает достичь поступающий в вуз после его окончания. Вполне очевидно, что только первая цель из нижеперечисленных соответствует целям и задачам системы высшего профессионального образования, но с точки зрения объективности следует упомянуть и остальные цели. К таким целям можно отнести следующие:

- получение знаний и формирование компетенций, позволяющих достичь успехов в дальнейшей трудовой деятельности (в том числе и в

самом высшем учебном заведении, при ориентации поступающего на дальнейшую научно-педагогическую карьеру);

- установление знакомств и связей, которые в дальнейшем могут помочь в личной жизни (в том числе и в создании семьи) и трудовой деятельности;

- перемещение в другую (более привлекательную с точки зрения поступающего) социальную среду и пребывание в ней в течение периода обучения;

- формальное получение высшего образования (диплома);

- выполнение требований родителей или получение образования по направлению предприятия-работодателя (в том числе и с оплатой обучения) на соответствующую специальность или направление.

Для достижения выбранной цели в процессе обучения для каждого поступающего необходимы определенные трудозатраты, оцениваемые временем предусмотренных учебным планом занятий и

продолжительностью выполнения необходимых заданий ^ у , а также

затраты денежных средств, связанные с обучением Фу. Затраты

денежных средств определяются необходимостью как непосредственной оплаты обучения, так и различными косвенными платами (общежитие или съем жилья, литература, вычислительная техника и т.д.). Естественно, что при выборе вуза эта оценка выполняется абитуриентом или его родителями на весьма приближенном уровне, но в той или иной степени она всегда осуществляется и, безусловно, влияет на выбор высшего учебного заведения для поступления. Поэтому одной из задач маркетинговой деятельности учебного заведения является формирование такой информационной модели, которая позволяла бы выполнить эту оценку таким образом, чтобы она способствовала повышению вероятности выбора абитуриентом именно данного вуза.

Имея массив оценок вероятностей выбора каждым 1-м выпускником варианта, предусматривающего поступление в данный региональный вуз рРВ ,рРВ ,...,Рщ,...,РРвШвы, можно определить вероятность выполнения данным вузом плана приема. Для этого необходимо распределить эти вероятности по интервалам АрРВ (от 0 до 1) и построить гистограмму распределений частот для различных интервалов вероятностей (РРвк, Ррвк+1):

Рк =

NВЫП

где Пк - количество оценок вероятностей выбора данного вуза, попавших в к-й интервал.

В результате формируется распределение, в котором случайной величиной является вероятность выбора данного вуза. Тогда вероятность выполнения плана приема определится как

K

РПЛ = X Pk,

к=кеп

где квп определяется как максимальный номер интервала, для которого начинает выполняться условие

Xn . + РрВк.. >NПЛ .

к=квп 2

Интересной особенностью данного распределения является наличие в нем так называемого «атома» при pPB. = 1, что соответствует группе

поступающих, которые заранее выбрали поступление только в данный вуз. Это позволяет сделать вывод, что используемое в данном случае распределение вероятностей можно отнести к так называемым «обобщенным» распределениям [3].

Однако в современных условиях для высшего учебного заведения важно не только выполнить план приема, но и выполнить план выпуска специалистов, который для бюджетных мест является, фактически, государственным заказом. План выпуска связан с планом приема зависимостью

Nb = (1 - ко )NПЛ ,

где ко — допустимый коэффициент отчисления студентов.

Основываясь на данных об успеваемости абитуриента (например, по результатам ЕГЭ), можно, хотя и весьма приблизительно, оценить вероятность успешного окончания им высшего учебного заведения p¡^ . .

Например,

pOK1 = BB ,

max

где B - балл i-го поступающего; Bmax- максимальный балл среди поступающих на данное направление или специальность.

Тогда можно аналогично предыдущему случаю распределить эти вероятности по интервалам Apjg (от 0 до 1) и построить гистограмму распределений частот для различных интервалов вероятностей:

Пш

P = -— ,

N

ПЛ

где nm - количество оценок вероятности окончания данного вуза, попавших в m-й интервал.

В результате формируется распределение, в котором случайной величиной является вероятность окончания данного вуза. Тогда вероятность выполнения плана выпуска определится как

M

РВ = Е Рm ,

m=mвn

где определяется как максимальный номер интервала, для которого начинает выполняться условие

Еп ■ РЖ- \ Р°К" * (1 - ко) Nпл .

т=т„п 2

Оценка вероятностей выполнения планов приема и выпуска должна осуществляться многократно в процессе подготовки к приему и в дальнейшем при работе приемной комиссии. Анализ значений этих вероятностей позволит выбирать соответствующие маркетинговые и рекламные стратегии и формировать комплексную современную маркетинговую информационную модель высшего учебного заведения, позволяющую более эффективно привлекать наиболее подготовленных абитуриентов, что должно обеспечить высшему учебному заведению дополнительные конкурентные преимущества на рынке образовательных услуг.

Список литературы

1. Панкрухин А.П. Маркетинг образовательных услуг в высшем и дополнительном образовании: учеб. Пособие. М.: Интерпракс, 1995. 240 с.

2. Нетёсова А.В. Потребители образовательных услуг как объект маркетинговых исследований // Экономические науки. 2009. №2 (51).

3. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения: в 2 т. Т.2. М.: Мир, 1984. 738 с.

A.Y. Chadaev

THEORETICAL-PROBABILISTIC APPROACH TO THE ANALYSIS OF REGIONAL MARKET OF EDUCATIONAL SERVICES OF HIGHER EDUCATION INSTITUTIONS

Formed theoretical probabilistic model of supply and demand at the regional education market in higher education. The relationships are presented for estimating the probability of reception of the plans and release of higher education institution, depending on the number and level of training received.

Key words: theoretical probability model, educational services, the regional level.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.