CC BY
79УНИВЕРСИТЕТ И РЕГИОН UNIVERSITIES AND REGIONS
ISSN 1999-664Ü (print) http://umj.ru
ISSN 1999-6659 (online)
йО! 10.15826/итра.2019.04.027
ОБЕСПЕЧЕННОСТЬ БЮДЖЕТНЫМИ МЕСТАМИ РЕГИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ С УЧЕТОМ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ТРЕНДОВ
Н. К. Габдрахманов, О. В. Лешуков, Д. П. Платонова
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20; [email protected]
Аннотация. Статья посвящена анализу обеспеченности региональных систем высшего образования бюджетными местами, а также тому, насколько текущая система распределения контрольных цифр приема (КЦП) соответствует демографическим трендам и прогнозу численности потенциальных студентов. Прогноз численности населения в возрасте 17-21 лет показал, что начиная с 2019 г. российская система высшего образования будет подвержена увеличению численности абитуриентов. Это вызвано выходом из «демографической ямы» 1990-х гг. Текущая гарантия финансового обеспечения получения высшего образования за счет бюджетных средств (не менее 800 студентов на каждые 10 000 человек из возрастной группы 17-30 лет) может выполняться до 2024 г. без увеличения объема КЦП. Однако выполнение этого норматива обеспечивается только за счет сокращения возрастной когорты 25-30 лет. Соотношение прогнозных значений численности потенциальных абитуриентов и значений востребованности региональных систем высшего образования позволило выделить «регионы-доноры», «реги-оны-дефицита» и «регионы-реципиенты». Анализ текущего распределения бюджетных мест между регионами России показал территориальные диспропорции, которые негативным образом сказываются на возможности выпускников школ получить высшее образование на бесплатной основе в домашнем регионе. Ключевые слова: высшее образование, демография, возрастная структура населения, контрольные цифры приема, бюджетные места, доступность высшего образования, региональные различия
Для цитирования: Габдрахманов Н. К., Лешуков О. В., Платонова Д. П. Обеспеченность бюджетными местами региональных систем высшего образования с учетом демографических трендов. Университетское управление: практика и анализ. 2019; 23(4): 32-45. DOI: 10.15826/umpa.2019.04.027
DOI 10.15826/umpa.2019.04.027
ACCESSIBILITY OF REGIONAL HIGHER EDUCATION SYSTEMS IN ACCORDANCE WITH DEMOGRAPHIC TRENDS
N. K. Gabdrakhmanov, O. V. Leshukov, D. P. Platonova
National Research University Higher School of Economics 20 Myasnitskaya str., Moscow, 101000, Russian Federation; [email protected]
Abstract. The article analyses the issue of regional higher education systems provision with public funding per students and the degree of the current system public funding distribution correspondence to demographic trends and to the forecast of the number of potential students. The forecast of the population at the age group of 17-21 years showed that starting from 2019 within the Russian higher education system, the applicants' number will increase. The reason for this is coming out of the 1990s «demographic hole». The current guarantee of financial support for higher education at the expense of public funds (at least 800 students for every 10,000 people from the age group of 17-30 years old) can be carried out until 2024 without increasing the volume of public funding. However, the implementation of this standard
is provided only by reducing the age cohort of 25-30 years. The ratio of the predicted values of the number of potential applicants and the value of demand for regional higher education systems allowed us to identify the donor regions, the deficit regions and the recipient regions. The analysis of the current distribution of public funded places between Russian regions made it possible to identify territorial imbalances that negatively affect the ability of school graduates to receive free higher education in their home region.
Keywords: higher education, demography, age structure, public funded places, accessibility of higher education, regional differences
For citation: Gabdrakhmanov N. K., Leshukov O. V., Platonova D. P. Accessibility of Regional Higher Education Systems in Accordance with Demographic Trends. University Management: Practice and Analysis. 2019; 23(4): 32-45. (In Russ.). DOI: 10.15826/umpa.2019.04.027
Введение
Актуальность исследования доступности высшего образования для всех групп населения вне зависимости от нации, пола, возраста, места жительства является важной с точки зрения обеспечения государственных гарантий на образование. Право на бесплатное образование сформулировано в ст. 43 (ч. 3) Конституции Российской Федерации, в которой прописано, что «гарантируются общедоступность и бесплатность дошкольного, основного общего и среднего профессионального образования в государственных или муниципальных образовательных учреждениях и на предприятиях» [1]. В случае с высшим образованием каждый имеет право на конкурсной основе получать бесплатное высшее образование в государственных и муниципальных образовательных учреждениях.
В 2019 г. актуализировались дискуссии, ориентированные на выработку Министерством науки и высшего образования Российской Федерации новой модели распределения бюджетных мест в вузах. Согласно экспертам и авторам данной инициативы, текущая модель не в полной мере учитывает региональную и отраслевую специфику, а также качество образования в российских вузах [2, 3]. Данная работа призвана оценить, насколько текущая система распределения контрольных цифр приема (КЦП) соответствует демографическим трендам и прогнозу численности потенциальных студентов, что может учитываться при разработке новых моделей распределения КЦП.
Общие характеристики обеспеченности бюджетными местами в системе высшего образования
Вопрос финансирования российского образования уже долгое время приковывает внимание исследователей. Реализация государственной по-
литики, связанной с повышением доступности качественного образования при эффективном использовании ресурсов, предполагает активное использование нормативно-подушевого финансирования [4]. Исследователями неоднократно делались попытки проанализировать проблемы системы финансирования российского образования [5-8], а также анализировать ее связь с политикой приема абитуриентов в российские университеты.
Большинство существующих на данный момент исследований, посвященных формированию и распределению КЦП, акцентируют внимание на распределении КЦП по направлениям подготовки [9]. Исследования различий в структуре КЦП по регионам в динамике или региональных «разрывов» [10, 11] встречаются реже, хотя этот вопрос заслуживает не меньшего внимания.
Распределение КЦП между вузами и регионами России формирует неравные условия для абитуриентов из разных уголков страны и с разным социально-экономическим статусом. В таких условиях возможность получить высшее образования бесплатно (за счет средств федерального бюджета) является серьезным мотивом для целеустремлённой молодежи, что в конечном счете влияет на их образовательное поведение и мобильность [12].
Законодательством Российской Федерации установлена гарантия финансового обеспечения доступности высшего образования: за счет средств федерального бюджета обучения не менее 800 студентов на каждые 10 000 человек из возрастной группы 17-30 лет (в соответствии с Законом «Об образовании в Российской Федерации» от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ). Следовательно, не менее 8 % возрастной группы 17-30 лет имеют возможность получить высшее образование на бесплатной основе. При этом доля лиц, охваченных высшим образованием, в группе людей 15-24 лет составляет 20 % (рис. 1).
При этом конкурс и связанный с ним проходной балл для получения высшего образования на бюджетной основе неодинаковый в различных
Й% 26% 27%
5% 9Ш
20% 22% Ц% апо.,'1
1=% ió% 13%
I37o
Рис. 1. Охват населения в возрасте 15-24 лет высшим образованием Fig. 1. Coverage of the population aged 15-24 years with higher education
вузах и регионах страны. Это приводит к разным стратегиям поведения абитуриентов [13] для повышения вероятности поступления на бюджетные места: подача заявлений в несколько вузов, в том числе находящихся в других регионах страны, где больше доступность бесплатных мест. Отмечается также тенденция роста доли поступивших после 9 класса на программы среднего профессионально образования (СПО) [14, 15]. После окончания программ СПО абитуриенты имеют возможность поступления в вуз без сдачи единого государственного экзамена (ЕГЭ) [16]. Контингент обучающихся по образовательным программам среднего профессионального образования составляет почти 3 млн человек по итогам 2018 г. (увеличение относительно 2016 г. составило 2,8 %) [17]. Тенденция роста контингента обучающихся образовательных организаций, реализующих программы СПО, наблюдается во всех федеральных округах Российской Федерации. Около 24 % выпускников, получивших среднее профессиональное образование, продолжают учебу в высших учебных заведениях [18].
Как было описано выше, численность когорты 17-30 лет служит основой для расчета КЦП граждан на обучение за счет средств федерального бюджета в организациях высшего образования. При расчете фактического объема КЦП данного показателя важно учитывать возможные изменения возрастной структуры населения и численность когорты 17-30 лет, т. е. рожденных в период с 1989 г. (в 2019 г. им исполняется 30 лет) по 2001 г. (в 2019 г. им исполняется 18 лет).
Эти годы характеризуются спадом показателя естественного прироста населения (рис. 2), что накладывает отпечаток на текущую и перспективную численности населения данной возрастной группы (рис. 3), которую мы наблюдаем в настоящий момент.
Три варианта прогноза численности населения Росстата [20] (низкий, средний и высокий) для группы возрастов 17-30 лет свидетельствуют о сокращении численности данной возрастной группы в ближайшее время (рис. 3). Логично предположить, что отрицательная динамика приведет к сокращению бюджетных мест в высших учебных заведения в ближайшие 5 лет на 13 %, что составляет около 242 тыс. мест. Отрицательная динамика будет наблюдаться вплоть до 2024 г., после чего тренд изменится и рост сохранится вплоть до 2036 г.
При этом следует понимать, что возрастная группа 17-30 лет весьма неоднородна, это дети разных исторических периодов. Поэтому при формировании КЦП следует учитывать динамику не только возрастной группы 17-30 лет, а также группы 17-21 лет, которая является основной среди абитуриентов вузов. Рис. 4 иллюстрирует распределение принятых студентов по возрасту во всех вузах России. Максимальная численность студентов, принятых в 2017 г. (310 900 человек), приходится на возраст 18 лет. Студенты этого возраста составляют 27 % от общей численности принятых студентов в 2017 г. на все формы обучения.
63 % студентов, зачисленных в вузы, поступают в возрасте 17-21 лет (75 % на программы ба-
20.0
-10.0 J-
Рождаемость Естественный прирост
Рис. 2. Динамика показателя рождаемости и естественного прироста населения, на 1000 человек (по данным Росстата [19])
Fig. 2. The dynamics of the birth rate and population growth, per 1000 people (according to Russian Federal
State Statistics Service [19])
калавриата и специалитета). Именно эта группа будет характеризоваться максимальным приростом в ближайшее время, что определяется выходом из «демографической ямы» 1990-х гг. К 2034 г. ожидается рост численности возрастной когорты 17-21 лет на 45 % (рис. 5).
При этом стоит отметить, что в последние годы государственная политика в сфере высшего образования была направлена на оптимизацию сети вузов, сокращение сегмента низкокачественного
образования. В результате с 2011 по 2017 г. сеть филиалов государственных вузов сократилась наполовину, а с 2005 г. - на 75 %. Сеть государственных вузов сократилась на 20 %, число негосударственных вузов сократилось на 40 %, их филиалов - на 70 %. В первую очередь пострадали малочисленные города, в которых были представлены лишь филиалы вузов [22].
Данные позволяют предположить, что сохранение текущего показателя государственной
Рис. 3. Динамика численности возрастной группы 17-30 лет (по данным Росстата) Fig. 3. The dynamics of the age group 17-30 years (according to Russian Federal State Statistics Service)
Рис. 4. Распределение принятых студентов по возрасту в вузах РФ по формам обучения в 2017 г., человек (рассчитано по данным ЕИС Министерства науки и высшего образования
Российской Федерации [21]) Fig. 4. Accepted students' age distribution in Russian universities by forms of education in 2017, people (calculated according to the Ministry of Education and Science of Russia data base)
** V ^ - - - - У / "* "о у —
_____ — •"i. г"=7
* * ✓ ✓ V/ Ч \
2020 2021 2022 2023 7ШД 2025 2026 JJ217 2028 2029 2030 2031 2032 \ 2034 V2035 Ч 2036
* t t ■ta
/ ✓ / * *
-- > 4. * ✓ ✓ *
— — Прирост населения в возрасте 17-21 лет, в % и предыдущему году
Прирост населения в возрасте 17-30 лет, в % и предыдущему году
- — --Прирост населения в возрасте 25-30 лет, в % к предыдущему году
Рис. 5. Динамика численности возрастных групп: 17-21 год, 25-30 лет и 17-30 лет
(по данным Росстата [20]), в % Fig. 5. The dynamics of the number of age groups: 17-21, 25-30 and 17-30 years (according to Russian Federal State Statistics Service [20]), %
гарантии при определении объема КЦП в условиях оптимизированной сети высшего образования и с учетом сложившейся демографической ситуации может привести к уменьшению доступности бюджетных мест в высших учебных заведениях для лиц 17-21 лет.
Региональные различия в обеспеченности бюджетными местами
Представленный ранее норматив для подсчета обеспеченности КЦП рассчитывается
для всей возрастной когорты населения страны. В таком случае резонным оказывается вопрос анализа равномерности распределения КЦП между регионами. Соотношение фактического числа студентов, обучающихся за счет средств федерального бюджета в вузах региона, и численности населения региона в возрасте 17-30 лет, попадающего под норматив государственной гарантии 800 человек 17-30 лет на 10 000 населения, подтверждает наличие региональных различий в обеспеченности бюджетными местами. Это позволяет говорить о наличии диспропорции между регионами (рис. 6).
В 20 регионах отклонение находится в пределах 10 %, в большинстве регионов России численность студентов, обучающихся за счет средств федерального бюджета, более чем на 10 % отклоняется от норматива
«800 на 10 000» (рис. 7). В ряде регионов зафиксировано значительное превышение норматива (Томская область, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Орловская область, Москва и Московская область, Омская область, Воронежская область, Новосибирская область и т. д.).
Не менее значимым при анализе доступности высшего образования в региональном разрезе является соотношение количества выпускников школ с количеством бюджетных мест в университетах региона (рис. 8). В 14 регионах России число зачисленных на бюджетные места больше числа выпускников школ, что может свидетельствовать о высокой доступности бесплатных мест. В 19 регионах, напротив, численность выпускников школ в два раза превышает число бюджетных мест, тем самым снижаются шансы для поступления на бюджетные места.
90000
о о ь «
s i
■ л
г-* о. те
80000
PS« и О с; reim о. i и
S3 о» ГС
s Р = m a. I
(Я я о I Ц О
0 ï н Е о ?
9J L I П. ш II I "
X ГС О
щ g ег>
г *а s s *
1 S <u
ÍO en
= 2
8 £ 5
ï I 1
w о 4 rc
s 5 ' =
о
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
♦ (раснодарс <ий край
, * 4 ♦♦ ♦ Pot Республи! товская o6j аТатарста* lacTb
^ Тюме нскаяобла i ж ть ► Челябин скаяоблас ь
Ста в pono j 1ьский Kpaí ♦ V + Новс сибирская область
^ Респу блика Алта ■ ♦ к ♦ ♦ О Воронеж мекая обла ;кая облает сть ь
♦ >
J W
F
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000
Фактическое число студентов, обучающихся за счет средств федерального бюджета, человек (2015/2016уч.год)
Рис. 6. Соотношение фактического числа студентов, обучающихся за счет средств федерального бюджета в вузах региона, и численности населения региона в возрасте 17-30 лет, попадающего под норматив государственной гарантии 800 человек 17-30 лет на 10 000 населения (без учета Москвы с Московской областью и Санкт-Петербурга с Ленинградской областью)
Fig. 6. The ratio of students studying at the expense of the federal budget in universities of the region and the
population of the region aged 17-30 years, falling under the standard of the state guarantee of 800 people 17-30 years per 10 000 population (excluding Moscow, Moscow region, St. Petersburg, and Leningrad region)
Рис. 7. Отклонение фактической численности студентов, обучающихся за счет бюджетных средств относительно численности населения региона в возрасте 17-30 лет, попадающего под норматив государственной гарантии 800 человек 17-30 лет на 10 000 населения (без учета Ненецкого, Чукотского и Ямало-Ненецкого автономных округов, Республики Крым и г. Севастополь), % Fig. 7. Deviation of the number of students studying at the expense of budget funds relative to the population of the region aged 17-30 years, falling under the standard of the state guarantee of 800 people 17-30 years per 10 000 population (excluding the Nenets, Chukotka and Yamal-Nenets autonomous districts, the Republic of
Crimea and Sevastopol), %
Региональные различия в обеспеченности бюджетными местами с учетом миграции и демографических трендов
Кроме обозначенных региональных диспропорций стоит отметить, что текущая система распределения бюджетных мест среди регионов России не в полной мере учитывает потоки образовательной миграции и региональные различия демографических трендов. Прогнозные значения возрастной когорты потенциальных абитуриентов вузов будут отличаться в различных регионах страны. Накладывает свой отпечаток востребованность системы высшего образования в наиболее привлекательных для проживания и обучения регионах, которая будет способствовать оттоку абитуриентов из одних регионов и усилению конкуренции при поступлении в вузы других регионов (рис. 9).
Востребованность региональной системы высшего образования (1) определялась по формуле [23]:
K.
N.
i студенты
..востреб.
N. выпускники школ X Г
(l)
где К востреб.- показатель востребованности вузов /-го региона среди выпускников школ (значение больше 1 характеризует миграционно привлекательный регион, менее 1 - отток целевой группы абитуриентов); N студенты - численность поступивших на очную форму обучения по программам бакалавриата и специалитета в вузы /-го региона сразу после окончания школы; N выпускники школ - численность выпускников школ /-го региона, получивших аттестат о среднем общем образовании; г - доля выпускников школ, которые сразу после окончания школы идут в вузы (в среднем по России). В 2017 г. значение показателя г=0,72.
Потенциальная емкость образовательного рынка высшего образования была определена как отношение численности потенциальных абитуриентов к емкости вузовской сети 2017 г. Данное значение взято условно и исходит из текущих паттернов миграции и демографических трендов к 2025 г. Подход может использоваться для
s 15000
Тюменская облас ГЬ А
♦ ♦ Республика Башкортостан Краснодарский край ♦ Свердловская обла сть
Республика Дагест ан 4 ^ 4 ♦ Красноярск ♦ ф ▼ Новосиби „ „ ♦ Ростовская 1и край >ская область область
♦ХМАО Республика Сахаф-(Якутия) ♦ ♦ ► ♦ 4 ► Воронежская облас! Омская область . Томская область ь
■ж
5000 10000 15000 20000
Число принятых студентов за счет средств федерального бюджета, чел., 2017 г.
Рис. 8. Соотношение студентов, принятых за счет средств федерального бюджета, и числа выпускников школ (без учета Москвы с Московской областью и Санкт-Петербурга с Ленинградской областью) Fig. 8. The ratio of students studying at the expense of the federal budget and the number of school graduates (excluding Moscow, Moscow region, St. Petersburg, and Leningrad region)
* в a io
потегцплльнАА емне«ъ«&р1ио(4тельие№рынш во
Рис. 9. Соотношение востребованности системы высшего образования и потенциальной емкости Fig. 9. The demand and potential capacity for higher education
расчета более верифицированных данных по отдельным регионам при условии детального моделирования не только демографических трендов, но и миграционных прогнозов.
1 = ((ПрОГНО32025 - (ПрОГНО32025 X Коэфспо)) х Коэфво + Емкость2017 + (ПрОГНО32025 X Коэфспо) X Коэфспо-во)) Емкость2017
где Прогноз2025 - прогноз численности 15-летних в 2025 г., Коэфспо - коэффициент охвата школьников программами СПО,Коэфспо-во - доля лиц, продолжающих обучение в высших учебных заведениях после программ СПО, Коэфво- доля лиц, которые после 11 класса поступают в вуз, Емкость2017 - численность студентов, зачисленных на первый курс в 2017 г. Подобная формула позволяет условно предположить, как может измениться доступность образовательных мест в регионах к 2025 г. с учетом демографических трендов (при заданном условии сохранения числа образовательных мест на уровне 2017 г. и паттернов образовательной миграции). В реальности на указанные соотношения может повлиять множество факторов, связанных как с образовательной сетью (например, открытие или закрытие университетов), так и с социально-экономическими характеристиками регионов, определяющими тренды миграции. Однако для формирования предположений об изменении доступности образовательных мест с учетом демографии предложенный подход может быть релевантным при учете обозначенных ограничений.
Предложенная методика позволила выделить «регионы-доноры», «регионы-дефицита» и «регионы-реципиенты» [24] (табл. 1). Дальнейший анализ проводился без учета Ненецкого, Чукотского, Ямало-Ненецкого автономных округов, а также Республики Крым и г. Севастополь в силу отсутствия данных. Статистика г. Москвы и г. Санкт-Петербург была объединена с Московской и Ленинградской областью соответственно.
«Регионы-доноры» характеризуются низкой востребованностью региональных систем высшего образования (меньше единицы), что означает отток молодежи из региона. Усиливать этот отток, по нашему мнению, будет несоответствие текущей емкости региональной вузовской сети прогнозным значениям численности потенциальных студентов.
«Регионы-дефицита» - это наиболее многочисленная группа регионов, которая характеризуется недостаточно высокой востребованностью и незначительным приростом молодежи в регионе. Подобная ситуация будет формировать условия
для усиления конкуренции между регионами и вузами в борьбе за абитуриентов.
«Регионы-реципиенты» характеризуются привлекательной вузовской сетью, которая испытывает значительный приток студентов из других регионов. Текущая емкость системы высшего образования в целом будет соответствовать прогнозным значениям численности молодежи. Однако активный приток выпускников школ из других регионов может понизить доступность для выпускников местных школ. Даже если исключить из рассмотрения 45 ведущих университетов (вузы с особым статусом, федеральные университеты, участники проекта 5-100 и национальные исследовательские университеты), которые и должны собирать абитуриентов из всех регионов, то Москва, Санкт-Петербург и ряд других регионов все равно будут иметь больше бюджетных мест в расчете на выпускника, чем другие регионы (рис. 10). Подобная ситуация является предпосылкой для миграционного оттока выпускников школ из регионов с низкой обеспеченностью бюджетными местами, что еще больше усиливает демографическую нагрузку и социально-экономическое положение данных регионов.
В распределении бюджетных мест среди регионов России нами были зафиксированы определённые диспропорции. Если соотнести численность когорты 17-30 лет и численность студентов, обучающихся за счет средств федерального бюджета в 2015/2016 учебном году, можно выявить ряд регионов, которые получают КЦП сверх и меньше норматива в рамках государственной гарантии. Однако необходимо учитывать и фактор различной востребованности региональных систем высшего образования среди выпускников школ. Для того чтобы оценить соответствие распределения КЦП и востребованности региональных систем образования, была выявлена взаимосвязь данных показателей (рис. 11). Коэффициент корреляции составляет 0,81, что говорит о высокой зависимости предоставляемых объемов КЦП и характеристик привлекательности и востребованности региональных систем высшего образования.
Интерпретировать эту высокую взаимозависимость можно двумя способами. С одной стороны, возможно, для абитуриентов наличие большого количества бюджетных мест является сигналом качества (и в целом привлекательными условиями), что обуславливает высокую востребованность системы.
С другой стороны, можно говорить о том, что распределение бюджетных мест отражает (или даже усиливает) рыночные механизмы в высшем
25000
Ü 15000
Тюменская область
Республика TaTaf Краснодарский край ^ Республика Башкортостан «стан А ♦ Свердловская обла :ть
Республика Даге Пермский кра Республика ^ стан* ч и 4 ♦ Ч ♦ Новосибирска? ► Ростовская область i область
Крым ^ ♦ ХМАО ^ ♦ Республика Саха(Якутия) ♦ ♦ + Том ► Воронежская облает Омская область екая область ь
■it-- рловская область
5000
10000
15000
20000
25000
Число принятых студентов за счет средств федерального бюджета, чел., 2017 г. (без учета 45 ведущих
университетов)
Рис. 10. Соотношение студентов, принятых за счет средств федерального бюджета (без учета ведущих вузов), и числа выпускников школ (без учета Москвы с Московской областью и Санкт-Петербурга
с Ленинградской областью)
Fig. 10. Ratio of students admitted from the federal budget (excluding leading universities) and the number of school graduates (excluding Moscow, Moscow region, St. Petersburg, and Leningrad region)
образовании - те региональные системы получают сравнительно больше бюджетных мест, которые пользуются популярностью у студентов. Такая интерпретация справедлива, если обратить внимание на сам механизм распределения КЦП между вузами, который значительно опирается на показатели среднего балла ЕГЭ (то есть привлекательность вуза и направлений подготовки). Обе гипотезы требуют дальнейших исследований.
Заключение
2019 г. является переломным с точки зрения численности целевой аудитории вузов в России. К 2024 г. ожидается рост численности возрастной когорты 17-21 лет на 15 % (к 2034 г. на 45 %), что создаст дополнительный спрос на образование в вузах и колледжах страны. Без увеличения КЦП
доля выпускников школ, поступающих в вузы, может сократиться, что создаст риски образовательного неравенства и социальной напряженности среди населения.
В результате проведенной программы оптимизации сети организаций высшего образования (значительное сокращение числа вузов и филиалов) также можно ожидать снижения доступности высшего образования для выпускников школ регионов. Даже расширение предложения образовательных услуг за счет новых внебюджетных мест может столкнуться с инфраструктурными ограничениями, которые связаны, прежде всего, с общежитиями, учебно-лабораторными площадями, а также дефицитом кадрового состава.
При этом ситуация оказывается неоднородной в разных частях страны. Текущий прогноз численности молодого населения в регионах сви-
Рис. 11. Связь между востребованностью региональных систем высшего образования и отклонения КЦП
от норматива
Fig. 11. The relationship between the demand for regional higher education systems and the deviation
of the budget places number from the rules
детельствует о наметившихся трендах увеличения образовательной миграции (в абсолютных значениях) в ограниченное число привлекательных регионов, в которых возрастет конкуренция за бюджетные места, что впоследствии приведет к сокращению доступности высшего образования для выпускников школ «домашних» регионов и к давлению на системы высшего образования столиц, которые столкнутся с еще большим сокращением возможностей учиться в вузах для выпускников местных школ.
Проведенный анализ позволил выявить пространственные диспропорции в распределении КЦП, а также доступности высшего образования с учетом демографических прогнозов и востребованности. Анализ показывает, что наибольшее количество бюджетных мест получают регионы, которые характеризуются большей привлекательностью среди выпускников школ (равно как и наоборот). Коэффициент корреляции составил 0,81, что говорит о наличии высокой связи между переменными.
При этом можно выделить ряд регионов, которые при высокой востребованности получают меньшее количество бюджетных мест. Этот факт требует более детального и глубокого анализа с точки зрения выявления каузальности между востребованностью и доступностью бюджетных мест в регионах.
При анализе региональных диспропорций распределения бюджетных мест важно обратить внимание на механизмы распределения КЦП для того, чтобы интерпретировать сложившуюся ситуацию. Два фактора являются определяющими.
Во-первых, распределение КЦП завязано в первую очередь на характеристиках вузов и направлений подготовки, причем достаточно механистически, с опорой на формулу. Формула подразумевает распределение большего количества бюджетных мест в университеты с более высоким средним баллом ЕГЭ (один из наиболее значимых параметров формулы). То есть численность бюджетных мест в регионе не принимает во внимание региональный контекст развития школьной системы, запросы региональных выпускников школ и пр., а только привлекательность вузов на национальном уровне.
Во-вторых, несмотря на то что нормативно профессиональные сообщества и регион имеет возможности влиять на объем КЦП, распределенный в вузы и в регион, реальные инструменты не реализуются эффективно. В целом регион имеет очень небольшие возможности реализовы-вать свои интересы - интересы жителей региона. Например, среди таких инструментов, реализующихся в России - целевой прием и целевое обучение. В 2017 г. всего лишь 6,5 тыс. студентов обучалось в рамках целевого обучения и целевого
приема за счет местного и регионального бюджета. Кроме того, эффективность именно этого механизма не изучена.
Список литературы
1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным голосованием 12.12.1993) (с учетом поправок, внесенных Законами РФ о поправках к Конституции РФ от 30 декабря 2008 г. № 6-ФКЗ, от 30 декабря 2008 г. № 7-ФКЗ, от 05 февраля 2014 г. № 2-ФКЗ, от 21 июля 2014 г. № 11-ФКЗ).
2. Разработка новой модели распределения бюджетных мест в вузах [Электронный ресурс]. URL: https:// minobrnauki.gov.ru/ru/press-center/card/?id_4=1720 (дата обращения: 26.08.2019).
3. Новую систему распределения бюджетных мест в вузах введут в 2025 году [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/obschestvo/6723625 Новую систему распределения бюджетных мест в вузах введут в 2025 году (дата обращения: 26.08.2019).
4. Анализ нормативного подушевого финансирования общего образования в субъектах Российской Федерации / И. В. Абанкина, М. Ю. Алашкевич, В. А. Винарик, П. В. Деркачев, М. В. Меркулов, С. С. Славин, Л. М. Филатова; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2016. 64 с.
5. Модернизация российского образования: ресурсный потенциал и подготовка кадров / Под ред. Т. Л. Клячко. М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2002. 182 с.
6. Система финансирования образования: анализ эффективности / Под ред. С. А. Белякова. М: Технопечать, 2003. 182 с.
7. Стратегии адаптации высших учебных заведений: экономический и социологический аспекты / Авторский коллектив: Т. Л. Клячко, Н. Л. Титова, А. О. Крыштановский, М. В. Михайлюк, С. Л. Зарецкая, Д. А. Васильев, М. А. Другов. М.: ГУ-ВШЭ, 2002. 324 с.
8. Беляков С. А., Заборовская А. С., Клячко Т. Л., Королев И. Б. Модели финансирования вузов анализ и оценка. М. Технопечать, 2005. 274 с.
9. Нуриева Л. М., Киселев С. Г. Распределение контрольных цифр приема в вузы: проблемы конкурсного отбора // Образование и наука. 2019. Т. 21. № 6. С. 46-71. DOI: 10.17853/1994-5639-2019-6-46-71
10. Ислакаева Г. Р. О совершенствовании финансирования в сфере высшего образования с позиции социально-экономических интересов регионов России // Российский электронный научный журнал. 2014. № 5 (11). С. 15-26.
11. Доступность высшего образования в регионах России / А. Д. Громов, Д. П. Платонова, Д. С. Семенов, Т. Л. Пырова; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2016. 32 с.
12. Вербецкий А. Д., Фридман А. А. Политика приема в вузы и конкуренция абитуриентов // Экономическая политика. 2016. Т. 11. № 5. С. 68-91.
13. Хавенсон Т. Е., Чиркина Т. А. Эффективно поддерживаемое неравенство. Выбор образовательной траектории после 11- го класса школы в России // Экономическая социология. 2018. Т. 19. № 5. С. 66-89. D01:10.17323/1726 -3247-2018-5-66-89
14. Молодые профессионалы для новой экономики: среднее профессиональное образование в России / Ф. Ф. Дудырев, О. А. Романова, А. И. Шабалин, И. В. Абанкина; под ред. Ф. Ф. Дудырева, И. Д. Фрумина; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики», Ин-т образования. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. 271 с.
15. Хавенсон Т. Е., Чиркина Т. А. Образовательный выбор учащихся после 9-го и 11-го классов: сравнение первичных и вторичных эффектов социально-экономического положения семьи // Журнал исследований социальной политики. 2019. В печати.
16. Александров Д. А., Тенишева К. А., Савельева С. С. Мобильность без рисков: образовательный путь «в университет через колледж» // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. 2015. № 3. C. 66-91. D0I:10.1 7323/1814-9545-2015-3-66-91
17. Бессуднов А. Р., Куракин Д. Ю., Малик В. М. Как возник и что скрывает миф о всеобщем высшем образовании // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. 2017. № 3. С. 83-109.
18. Молодые профессионалы для новой экономики: среднее профессиональное образование в России / Ф. Ф. Дудырев, О. А. Романова, А. И. Шабалин, И. В. Абанкина; под ред. Ф. Ф. Дудырева, И. Д. Фрумина; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики», Ин-т образования. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. 271 с.
19. Естественное движение населения. Официальная статистика Федеральной службы по статистике [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/ demography/^ (дата обращения: 26.08.2019).
20. Демографический прогноз до 2035 года. Официальная статистика Федеральной службы по статистике [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/ demography/^ (дата обращения: 26.08.2019).
21. Сводные формы ВПО-1 за 2017 год по Российской Федерации. ЕИС Минобрнауки России [Электронный ресурс]. URL: http://eis.mon.gov.ru/education/SitePages/% D 0 %92 %D 0 %9F%D 0 %9E_%D 0 %A4 %D 0 %BE%D 1 % 80 %D 0 %BC%D 1 %8B.aspx (дата обращения: 26.08.2019).
22. Габдрахманов Н. К. Концентрация студентов в системе высшего образования на карте Российской Федерации // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2019. Т. 27. № 1. С. 7-17. DOI: 10.22363/2313-2329-2019-27-1
23. Где учиться и где работать: межрегиональная мобильность студентов и выпускников университетов / Д. В. Козлов, Д. П. Платонова, О. В. Лешуков; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2017. 32 с.
24. «От Волги до Енисея...»: образовательная миграция молодежи в России / Н. К. Габдрахманов,
H. Ю. Никифорова, О. В. Лешуков; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2019. 48 с.
References
1. Konstitucija Rossijskoj Federacii [The Constitution of the Russian Federation] (prinjata vsenarodnym golosovaniem 12.12.1993) (s uchetom popravok, vnesennyh Zakonami RF o popravkah k Konstitucii RF ot 30.12.2008 N 6-FKZ, ot 30.12.2008 N 7-FKZ, ot 05.02.2014 N 2-FKZ, ot 21.07.2014 N 11-FKZ). (In Russ.).
2. Razrabotka novoj modeli raspredelenija bjudzhetnyh mest v vuzah [Development of a new model for the allocation of budget places in universities]. available at: https://mi-nobrnauki.gov.ru/ru/press-center/card/?id_4=1720 (accessed 26.08.2019). (In Russ.).
3. Novuju sistemu raspredelenija bjudzhetnyh mest v vuzah vvedut v 2025 godu [A new system of distribution of budget places in universities will be introduced in 2025]. available at: https://tass.ru/obschestvo/6723625 (accessed 26.08.2019) (In Russ.).
4. Analiz normativnogo podushevogo finansi-rovanija obshhego obrazovanija v sub'ektah Rossijskoj Federacii. [Analysis of normative per capita financing of general education in the subjects of the Russian Federation]
I. V. Abankina, M. Ju. Alashkevich, V. A. Vinarik, P. V. Derkachev, M. V. Merkulov, S. S. Slavin, L. M. Filatova; Nacional'nyj issledovatel'skij universitet «Vysshaja shkola jekonomiki», Institut obrazovanija, 2016, 64 p. (In Russ.).
5. Modernizacija rossijskogo obrazovanija: rezusnyj potencial i podgotovka kadrov [Modernization of Russian education: resource potential and training]. Pod red. T. L. Kljachko, Мoscow, Izdatel'skij dom Vysshej shkoly jekonomiki, 2002, 182 p. (In Russ.).
6. Sistema finansirovanija obrazovanija: analiz jef-fektivnosti [Education financing system: performance analysis]. Pod red. S. A. Beljakova. M. Tehnopechat, 2003, 182 p. (In Russ.).
7. Strategii adaptacii vysshih uchebnyh zavedenij: jeko-nomicheskij i sociologicheskij aspekty [Adaptation strategies of higher education institutions: economic and sociological aspects]. Avtorskij kollektiv: T. L. Kljachko, N. L. Titova, A. O. Kryshtanovskij, M. V. Mihajljuk, S. L. Zareckaja, D. A. Vasil'ev, M. A. Drugov. Мoscow, GU VShJe, 2002, 324 p. (In Russ.).
8. Beljakov S. A., Zaborovskaja A. S., Kljachko T. L., Korolev I. B.. Modeli finansirovanija vuzov analiz i ocen-ka [University financing models analysis and assessment]. Мoscow, Tehnopechat, 2005, 274 p. (In Russ.).
9. Nurieva L. M., Kiselev S. G. Raspredelenie kontrol'nyh cifr priema v vuzy: problemy konkursnogo ot-bora [Distribution of University Admission Quotas: Problems of Competitive Selection Process]. The Education and Science Journal. 2019, vol. 21, № 6, p. 46-71. doi: 10.17853/1994-563 9-2019-6-46-71 (In Russ.).
10. Islakaeva G. R. O sovershenstvovanii finansirovanija v sfere vysshego obrazovanija s pozicii social'no-jekonomi-cheskih interesov regionov Rossii [On improving financing in higher education from the perspective of the socio-eco-
nomic interests of the regions of Russia]. Russian Electronic Scientific Journal. 2014, № 5 (11), p. 15-26. (In Russ.)
11. Dostupnost' vysshego obrazovanija v regionah Rossii [The availability of higher education in the regions of Russia]. A. D. Gromov, D. P. Platonova, D. S. Semenov, T. L. Pyrova; Nacional'nyj issledovatel'skij universitet «Vysshaja shkola jekonomiki», Institut obrazovanija, Мoscow, NIU VShJe, 2016, 32 p. (In Russ.).
12. Verbeckij A. D., Fridman A. A. Politika priema v vuzy i konkurencija abiturientov [University admission policy and competition of applicants]. Economic Policy. 2016, vol. 11, № 5, p. 68-91. (In Russ.).
13. Havenson T. E., Chirkina T. A. Jeffektivno podderzhi-vaemoe neravenstvo. Vybor obrazovatel'noj traektorii posle 11-go klassa shkoly v Rossii [The Choice of Postsecondary Educational Trajectory in Russia]. Journal of Economic Sociology. 2018, vol. 19, № 5. p. 66-89. DOI: 10.17323/17263247-2018-5-66-89 (In Russ.).
14. Molodye professionaly dlja novoj jekonomiki: srednee professional'noe obrazovanie v Rossii [Young professionals for the new economy: secondary vocational education in Russia]. F. F. Dudyrev, O. A. Romanova, A. I. Shabalin, I. V. Abankina; pod red. F. F. Dudyreva, I. D. Frumina; Nac. issled. un-t «Vysshaja shkola jekonomiki», In-t obrazovanija. Мoscow, Izd. dom Vysshej shkoly jekonomiki, 2019. 271 p. (In Russ.).
15. Havenson T. E., Chirkina T. A. Obrazovatel'nyj vybor uchashhihsja posle 9-go i 11-go klassov: sravnenie pervichnyh i vtorichnyh jeffektov social'no-jekonomicheskogo polozheni-ja sem'i [Student educational choice after the 9 th and 11 th grades: comparing the primary and secondary effects of family socioeconomic status]. Journal of Social Policy Studies. 2019. (In pres.).
16. Aleksandrov D. A., Tenisheva K. A., Savel'eva S. S. Mobil'nost' bez riskov: obrazovatel'nyj put' «v universitet cherez kolledzh» [Risk-free mobility: educational path «to university through college»]. Educational Studies Moscow. 2015, № 3, p. 66-91. DOI: 10.17323/1814-9545-2015-3-66-91 (In Russ.).
17. Bessudnov A. R., Kurakin D. Ju., Malik V. M. Kak voznik i chto skryvaet mif o vseobshhem vysshem obra-zovanii [How the myth of universal higher education arose and what hides]. Educational Studies Moscow, 2017, № 3, p. 83-109. (In Russ.).
18. Molodye professionaly dlja novoj jekonomiki: srednee professional'noe obrazovanie v Rossii [Young professionals for the new economy: secondary vocational education in Russia]. F. F. Dudyrev, O. A. Romanova, A. I. Shabalin, I. V. Abankina; pod red. F. F. Dudyreva, I. D. Frumina; Nac. issled. un-t «Vysshaja shkola jekonomiki», In-t obrazovanija. Мoscow, Izd. dom Vysshej shkoly jekonomiki, 2019, 271 p. (In Russ.).
19. Estestvennoe dvizhenie naselenija. Oficial'naja statis-tika Federal'noj sluzhby po statistike. [The natural movement of the population. Official statistics of the Federal Service for Statistics]. available at: http://www.gks.ru/wps/wcm/con-nect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/demogra-phy/# (accessed 26.08.2019) (In Russ.).
20. Demograficheskij prognoz do 2035 goda. Oficial'naja statistika Federal'noj sluzhby po statistike. [Demographic forecast until 2035. Official statistics of the Federal Service for Statistics]. available at: http://www.gks.ru/wps/wcm/con-
nect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/demogra-phy/# (accessed: 26.08.2019). (In Russ.).
21. Svodnye formy VPO-1 za 2017 god po Rossijskoj Federacii. EIS Minobrnauki Rossii. [Consolidated forms for 2017 for the Russian Federation. Of the Ministry of Education and Science of Russia]. available at:: http://eis.mon.gov.ru/ education/SitePage s/%D 0 %92 %D 0 %9F%D 0 %9E_%D 0 % A4%D0 %BE%D 1 %80%D 0 %BC%D 1 %8B.aspx (accessed: 26.08.2019). (In Russ.).
22. Gabdrahmanov N. K. Koncentracija studentov v sisteme vysshego obrazovanija na karte Rossijskoj Federacii [Concentration of students in higher education on the map of the Russian Federation]. RUDN Journal of Economics. 2019, vol. 27, № 1, p. 7-17. doi:10.22363/2313-2 329-2019-27-1 (In Russ.).
23. Gde uchit'sja i gde rabotat': mezhregional'naja mobil'nost' studentov i vypusknikov universitetov [Where to study and where to work: interregional mobility of university students and graduates]. D. V. Kozlov, D. P. Platonova, O. V. Leshukov; Nacional'nyj issledovatel'skij universitet «Vysshaja shkola jekonomiki», Institut obrazovanija. Мoscow, NIU VShJe, 2017, 32 p. (In Russ.).
24. «Ot Volgi do Eniseja...»: obrazovatel'naja migracija molodezhi v Rossii [«From the Volga to the Yenisei. »: educational migration of youth in Russia]. N. K. Gabdrahmanov, N. Ju. Nikiforova, O. V. Leshukov; Nacional'nyj issledovatel'skij universitet «Vysshaja shkola jekonomiki», Institut obrazovanija [National Research University Higher School of Economics. Institute of education]. Мoscow, NIU VShJe, 2019, 48 p. (In Russ.).
Рукопись поступила в редакцию 25.07.2019 Принята к публикации 15.09.2019
Submitted on 25.07.2019 Accepted on 15.09.2019
Информация об авторах / Information about the authors:
Габдрахманов Нияз Камилевич - кандидат географических наук, доцент, научный сотрудник, проектно-учебная лаборатория «Развитие университетов», Институт образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; 8 (495) 772-95-90 (*22126); [email protected].
Лешуков Олег Валерьевич - заместитель заведующего, проектно-учебная лаборатория «Развитие университетов», Институт образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; 8 (495) 772-95-90 (*22126); [email protected].
Платонова Дарья Павловна - заведующий проектно-учебной лабораторией «Развитие университетов», Институт образования, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; 8 (495) 772-95-90 (*22126); [email protected].
Niyaz K. Gabdrakhmanov - PhD (Geography), Associate Professor, Research fellow, Laboratory for University Development, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics; +7 (495) 772-95-90 (*22126); [email protected].
Oleg V. Leshukov - Deputy Head, Laboratory for University Development, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics; +7 (495) 772-95-90 (*22126); [email protected].
Daria P. Platonova - Head of Laboratory for University Development, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics; +7 (495) 772-95-90 (*22126); [email protected].
