Обоснование методики оценки емкости платных образовательных услуг в области высшего профессионального образования

ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОПЕНКИ ЕМКОСТИ ПЛАТНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ В ОБЛАСТИ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Высшее профессиональное образование, региональный рынок образовательных услуг,

обучение на платной основе, реальная и потенциальная емкость.

Развитие рыночных экономических отношений в нашей стране в последние два десятилетия охватило все сферы жизни общества, включая и систему высшего образования, что привело к появлению негосударственных учебных заведений, а в государственных вузах при возросшем дефиците бюджетного финансирования возникли возможность и острая необходимость привлечения внебюджетных средств на основе законов спроса и предложения.

Поскольку главным источником привлечения внебюджетных ресурсов для вузов выступает их образовательная деятельность, постольку актуальным становится исследование всего комплекса проблем рынка платных образовательных услуг в области высшего профессионального образования, включая изучение конкурентной среды данного рынка, объективной основой которой выступает оценка емкости платных образовательных услуг.

Предлагаемая статья посвящена актуальной проблеме оценки емкости платных образовательных услуг в области высшего профессионального образования Красноярского края.

Демографическая ситуация и экономический кризис вносят свои коррективы в сферу образования, поэтому руководству любого вуза необходимо знание не только возможностей самого учебного заведения, но и размера реальной и потенциальной емкости всего рынка образовательных услуг с особым акцентом на сегмент платных услуг. В связи с этим необходимо рассмотреть динамику соответствующего рынка, возможности конкретного вуза.

Емкость рынка платных образовательных услуг в области высшего профессионального образования — это совокупный платежеспособный спрос потребителей на платные образовательные услуги в определенный период времени. При этом необходимо рассматривать два уровня емкости платных образовательных услуг: потенциальный и реальный.

Потенциальная емкость платных образовательных услуг в области ВПО представляет собой максимально возможный спрос при удовлетворении абсолютных потребностей общества в образовательных услугах — это максимальная численность выпускников школ, начальных и средних специальных учебных заведений, желающих и имеющих возможность получить второе высшее образование, довузовская подготовка и повышение квалификации.

Реальная емкость платных образовательных услуг представляет собой величину удовлетворенного спроса потребителей на платные образовательные услуги с учетом соотношения предложения и цены — это численность студентов вузов платной формы обучения, которая имеет ограничения в виде количества мест на платное обучение.

В качестве основных инструментов исследования применялись многомерные методы корреляционно-регрессионного анализа, исследование временных рядов и прогнозирование, а также приемы табличного и графического представления статистических данных. Для обработки исходной статистической информации использовались аналитические прикладные программы SPSS, Statistica 6.0 и Excel.

Прогноз реальной емкости рынка платных образовательных услуг на 2010 — 2011 гг. осуществлялся с помощью линейного тренда, прогноз потенциальной емкости — с помощью параболического тренда, наиболее полно описывающих исходные данные.

Для расчета реальной емкости рынка результативным показателем является численность студентов вузов, обучающихся на платной основе (Yr), в том числе в государственных (Yri) и в негосударственных вузах (Угг).

Для расчета потенциальной емкости рынка результативным показателем используется численность потенциальных абитуриентов вузов (Yp), рассчитанная нами как сумма выпускников школ (Ypi), выпускников учебных заведений начального профессионального образования (Ург) и выпускников учебных заведений среднего профессионального образования (Урз).

Также потенциальными абитуриентами и будущими студентами являются те, кто желает получить второе высшее образование, но мы не можем включить их в динамические ряды нашего исследования, поскольку на сегодняшний день подобная официальная статистика не ведется.

Первым направлением определения емкости рынка являются выявление и изучение факторов (Х1-40), оказывающих влияние на результативные показатели: социально-демографических (численность населения всего, в т. ч. по возрасту, уровню образования и экономической активности; число выпускников общеобразовательных школ, начальных и средних специальных учебных заведений; численность студентов высших учебных заведений государственных и негосударственных вузов, в т. ч. платной формы обучения), социально-экономических (уровень средней заработной платы, денежных доходов населения, величина прожиточного минимума) [Образование..., 2009; Регионы..., 2010; Российский..., 2010]. Тесноту связи между выявленными факторами и определяемым показателем оценивает коэффициент корреляции гХу. Чем выше его значение, тем сильнее зависимость и меньше ошибка прогноза. При отрицательном значении коэффициента корреляции связь между показателем и фактором, его определяющим, является обратной.

Согласно рассчитанным коэффициентам корреляции реальной емкости, наибольшая теснота связи наблюдается между показателями численности студентов с полным возмещением затрат на обучение всего, в том числе в государственных и негосударственных вузах, и общей численностью студентов высших учебных заведений (Хзо). Здесь прослеживается прямая зависимость данных показателей: чем больше общая численность студентов, тем больше студентов могут обучаться на платной форме, поскольку бюджетные места строго ограничены. Коэффициенты корреляции для них составили 0,986; 0,984; 0,858 соответственно. При расчете бюджетных мест в будущем потребуется учитывать заложенный в проекте «Закона об образовании» норматив государственного финансирования вузов для получения высшего образования для представителей молодого поколения россиян (17—30 лет) не менее 9 %, который определен в количестве человек

на 10 ООО лиц этого возраста. В условиях Красноярского края их число в 2010 г. должно было составлять 6 человек на 10000 лиц этого возраста.

Также сильное влияние на формирование численности студентов платной формы обучения оказывает фактор численности учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях (Хгб), г= -0,968; -0,938; -0,702. Отрицательное значение коэффициентов корреляции говорит о том, что численность студентов платной формы обучения в перспективе будет расти, так как прогнозируется снижение величины влияющего на него фактора. Данный факт подтверждается расчетами, проведенными в табл. 1, из чего видно, что численность школьников снижается и составляет в 2010 г. 233,3 тыс. чел., 2011 г. - 214,5 тыс. чел.

Численность студентов с полным возмещением затрат на обучение определяется и величиной среднедушевых доходов населения (Х35), г=0,920; 0,850; 0,923. Такая тесная зависимость вполне понятна — чем выше доходы населения, тем большее количество людей могут позволить себе обучение за плату.

Коэффициенты корреляции потенциальной емкости между выпускниками начального и среднего профессионального образования и факторами, на них влияющими, достаточно низкие, поскольку они в значительно меньшей степени фактически становятся потенциальными абитуриентами вузов, но тем не менее составляют их общую сумму. Поэтому в основном высокие коэффициенты корреляции наблюдаются для выпускников школ и, конечно, общей численности потенциальных абитуриентов вузов.

Для коэффициентов корреляции потенциальной емкости наибольшая теснота связи наблюдается между показателями численности потенциальных абитуриентов вузов, в том числе выпускников школ, и среднедушевыми доходами населения (Х32). Коэффициенты корреляции для них составили 0,603; 0,804 соответственно. Также сильное влияние на формирование численности потенциальных абитуриентов вузов, в том числе выпускников школ, оказали факторы численности учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях (Хгб), г=0,521;

0,752 и численности учащихся в средних специальных учебных заведениях (Хгв), г=0,634; 0,725.

Вторым направлением определения емкости рынка обосновываются выбор основных факторов для построения моделей прогнозируемых показателей и их прогноз на перспективу. Полученные высокие по абсолютному значению коэффициенты корреляции между изучаемыми факторами свидетельствуют о высокой взаимной зависимости между ними. Поэтому для построения моделей функциональной зависимости показателей от выбранных факторов на основе коэффициентов корреляции из 40 предложенных факторов было выбрано 3 основных, оказывающих, по нашему мнению, наибольшее влияние на прогнозируемые показатели. По данным матрицы парной корреляции, есть и более высокие показатели коэффициентов (например, число школ, техникумов, вузов), но с позиций экономической целесообразности были выбраны следующие факторы, исключая факторы, коррелирующие друг с другом.

Для расчета реальной емкости были отобраны: численность учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях, Х26; численность студентов высших учебных заведений, Хзо; среднедушевые доходы населения, Х35. Для расчета потенциальной емкости были отобраны: численность учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях, (Хгб); численность учащихся в средних специальных учебных заведениях, (Хгв); среднедушевые доходы населения, Х32.

Для наиболее точного прогноза нами был проведен расчет значений отобранных факторов на ближайшую перспективу с помощью линейного тренда для реальной емкости, а для потенциальной емкости характерно описание динамики через полиномиальный тренд в зависимости от времени (табл. 1).

Согласно прогнозируемым показателям, продолжается тенденция снижения численности учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях в крае и численности учащихся в средних специальных учебных заведениях, к 2011 г. ожидается снижение данных показателей на 58 и 34 % соответственно по сравнению с 2000 г. Данная ситуация объясняется демографическим спадом в соответствующие периоды на территории Красноярского края.

Таблица 1

Прогноз основных факторов, оказывающих влияние на формирование численности студентов и потенциальных абитуриентов вузов, обучающихся на платной основе в Красноярском крае

Годы Численность учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях, тыс. чел. Численность студентов высших учебных заведений, тыс. чел. Численность учащихся в средних специальных учебных заведениях, тыс. чел. Среднедушевые доходы населения, руб.

2000 432,5 96,1 59,2 2773,0

2001 414,7 107,5 62,2 3572,0

2002 392,2 118,6 62,1 4346,0

2003 384,6 122,4 62,1 5509,0

2004 256,6 124,7 62,1 6408,0

2005 334,5 132,0 61,5 7710,0

2006 314,0 130,6 58,8 9640,0

2007 298,8 129,5 56,6 12654,0

2008 288,6 131,9 53,1 15605,0

2009 286,8 125,8 49,9 16570,0

2010 217,4 145,8 44,3 21902,5

2011 182,1 149,8 38,8 25724,0

При этом численность студентов высших учебных заведений по-прежнему растет и к 2011 г. составит 149,8 тыс. чел., что выше аналогичного показателя в 2000 г. на 55,9 %. Сложившаяся ситуация обусловлена высокой востребованностью населением услуг высшего профессионального образования в целом и большой популярностью некоторых профессий в частности. Это объясняется тем, что в массовом сознании есть успешный образ этих профессий, с одной стороны, и развитием высокотехнологичных отраслей (например, нефтяная отрасль), где рабочим необходимо высшее образование, - с другой. Создание Сибирского федерального университета также будет стимулировать приток студентов в высшую школу.

Среднедушевые доходы населения стабильно увеличиваются и к 2011 г. будут составлять 25724,0 руб., что в 9,3 раз выше, чем в 2000 г. (без учета инфляции).

Такая тенденция позволяет говорить о перспективах развития рынка платных образовательных услуг в связи с ростом доходов населения.

Прогнозируемые в исследовании факторы отличаются от прогноза социально-экономического развития Красноярского края на 2009—2011 годы: численность учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях снизится в 2009 г. до 282,5 тыс. чел., в 2011 г. — до 281,6 тыс. чел., численность учащихся в средних специальных учебных заведениях — до 59,8—57,3 тыс. чел. соответственно, численность студентов высших учебных заведений вырастет до 132,4—133 тыс. чел., среднедушевые доходы населения увеличатся до 20027,75-28240,7 руб. [Прогноз...]. Использование прогнозных данных, согласно данному документу, нецелесообразно в связи с существующими изменениями внешней среды деятельности вузов [Красноярский край].

Третье направление определения емкости рынка включает построение, оценку и выбор оптимальных моделей прогнозируемых показателей. Высокие показатели тесноты связи между выявленными факторами и определяемыми показателями установили возможность включения выбранных факторов для построения моделей прогнозирования численности студентов и абитуриентов на договорной основе на перспективу. Уравнения зависимости показателей от выбранных факторов представлены в табл. 2.

При построении однофакторных моделей для расчета реальной емкости коэффициенты детерминации результативных показателей Уг второй модели и Угі пятой модели являются весьма высокими и составляют 0,973 и 0,969 соответственно. Это говорит о незначительных отклонениях между фактическим и оценочным значениями У. Для результативного показателя Уг2 девятой модели коэффициент детерминации является наиболее высоким (0,798). Для остальных уравнений регрессии коэффициент детерминации колеблется от умеренных до высоких (от 0,36 до 0,723). При построении многофакторных моделей мера тесноты связи определяется по каждому результативному показателю как весьма высокая и является более высокой, чем при построении однофакторных моделей. Для результативного показателя Уг первой модели коэффициент детерминации выше остальных и составляет 0,999.

При построении однофакторных моделей для расчета потенциальной емкости коэффициенты детерминации результативных показателей Ур первой модели и Урі четвертой модели являются высокими и составляют 0,696 и 0,855 соответственно. Для результативных показателей Ур2 и Урз коэффициенты детерминации очень слабые по всем моделям. В многофакторных моделях мера тесноты связи определяется как весьма высокая для результативного показателя Ур первой модели и составляет 0,935. Рассчитанные значения критерия Фишера подтверждают выбор конкретной модели.

Таким образом, для каждого результативного показателя была выбрана более оптимальная модель зависимости данного показателя от одного и всех из отобранных факторов с целью получения наиболее достоверного прогноза при однофакторной и многофакторной регрессии.

Четвертым направлением определения емкости рынка на основе построенных моделей осуществляется прогноз численности студентов и абитуриентов вузов платной формы обучения в Красноярском крае на 2010—2011 гг. путем подстановки в них предлагаемых в перспективе значений переменных. Результаты проведенных расчетов представлены в табл. 3.

Таблица 2

Модели зависимости показателей от выбранных факторов

Уравнение модели Коэффициент детерминации Критерий Фишера

Однофакторные линейные модели для расчета реальной емкости

1) Уг=112,562-0,161хХ2б 0,651 13,08

2) Уг=—61,96+0,979хХзо 0,973 249,467

3) Уг=38,649+0,002хХзб 0,723 18,248

4) Уп=87,027-0, 108хХ26 0,649 12,954

5) Уп=-30,258+0,658хХзо 0,969 219,490

6) Уп=38,601+0,001хХз5 0,581 9,714

7) Уг2=25,534-0,053хХ26 0,492 0,785

8) Уг2=-31,702+0,321хХзо 0,36 19,466

9) Уг2=0,048+0,001хХз5 0,798 27,602

Многофакторные линейные модели для расчета реальной емкости

1) Уг—18,534+9,66x1+0,019хХ2б+0,466хХзо+0,001хХз5 0,999 24842,9

2) Уп=-38,292-0,5x1 - 0,02хХ2б+0.832хХзо+0,002хХз5 0,987 45,494

3) Уг2=19,758+10,16x1+0,039хХ2б—0,366хХзо—0,001хХз5 0,955 12,59

Однофакторные линейные модели для расчета потенциальной емкости

1) Ур=-12,537+0,807хХ26 0,696 16,028

2) Ур=49,332+0,031хХ28 0,271 2,603

3) Ур=64,022-0,0004хХз2 0,364 4,009

4) УР1=-19,555+0,803хХ26 0,855 41,4

5) Ур1=13,606+0,041хХ28 0,566 9,124

6) Ур1=32,326-0,0005хХзб 0,646 12,801

7) Ур2=17,473-0,0002хХ26 0,032 0,233

8) Ур2=16,909-0,0009хХ28 0,004 0,002

9) Ур2=16,805+6,64хХз2 0,004 0,025

10) Урз=18,254-0,008хХ26 0,211 1,874

11) Урз=15,184-0,005хХ28 0,003 0,002

12) Урз=14,891-7,75хХзб 0,157 1,301

Многофакторные линейные модели для расчета потенциальной емкости

1) Ур=-24,547+3,143x1+0,062хХ2б-0,335хХ28-0,002хХз2 0,935 14,495

2) УР1=71,575+4,69x1+0,06хХ2б-0,568хХ28-0,003хХз2 0,896 8,592

3) Ур2=38,348+0,823x1 - 0,005хХ2б-0,301хХ28-0,008хХз2 0,469 0,882

4) Урз=—8,679+0,723x1+0,004хХ2б+0,068хХ28—0,0003хХз2 0,675 2,078

Таблица 3

Прогноз реальной и потенциальной емкости рынка образовательных услуг в области высшего профессионального образования в Красноярском крае на 2010-2011 гг.

Годы Реальная емкость Потенциальная емкость

Численность студентов платной формы обучения, всего, тыс. чел. в том числе в Численность абитуриентов, всего, тыс. чел. в том числе выпускники

государственных вузах, тыс. чел. негосударственных вузах, тыс. чел. общеобразовательных учреждений, тыс. чел. начального профессионального образования, тыс. чел. средних специальных учреждений, тыс. чел.

1 Уг Уп УГ2 ¥р Урх УР2 Урз

2010 82,49 65,61 16,88 46,5 15,7 16,6 14,2

2011 86,74 68,27 18,48 40,9 11,2 16,4 13,4

На основе многофакторных линейных моделей в вузах Красноярского края к 2011г. с полным возмещением затрат будет обучаться 86,74 тыс. чел., что на 2,07 тыс. чел. больше, чем по расчету однофакторной модели. В государственных вузах численность студентов с полным возмещением затрат растет и составляет в 2010 г. 65,61 тыс. чел., в 2011 г. - 68,27 тыс. чел., что соответствует данным однофакторной модели. В негосударственных вузах данный показатель составляет в 2010 г. 16,88 тыс. чел., в 2011 г. — 18,48 тыс. чел., что выше, чем по результатам однофакторной модели - на 1,49 тыс. чел., 1,79 тыс. чел., 2,09 тыс. чел.

На основе многофакторных линейных моделей абитуриентами вузов Красноярского края предположительно к 2011 г. может стать, в отличие от однофакторных моделей, на 13,8 тыс. чел. меньше, в том числе за счет снижения выпускников школ на 11,7 тыс. чел., среднего профессионального образования - 2,2 тыс. чел. и увеличения начального профессионального образования на 0,01 тыс. чел.

Для расчета прогнозных показателей численности студентов и абитуриентов вузов платной формы обучения в Красноярском крае на 2010—2011 гг. оптимальные модели расчета реальной и потенциальной емкости рынка платных образовательных услуг определены по моделям многофакторной линейной регрессии для общей численности студентов вузов и для выпускников школ:

Уг= -18,534+9,66x1+0,019хХ26+0,466хХ30+0,001хХ35,

Ур=-24,547+3,143x1+0,062хХ26-0,335хХ28-0,002хХ32.

Использование разработанной методики оценки емкости рынка платных образовательных услуг в области высшего профессионального образования при проведении регулярного мониторинга будет способствовать получению необходимой оперативной информации для принятия управленческих решений руководствами вузов и получению представления об уровне реальных и потенциальных размеров регионального рынка платных образовательных услуг в области высшего профессионального образования региональными органами управления образованием и Советом ректоров региона для проведения единой и согласованной с вузами политики в сфере высшего образования.

Библиографический список

1. Красноярский край в цифрах. 2010 [Электронный ресурсы]. URL: http: //statis.krs.ru

2. Образование в Красноярском крае: стат. справочник / Красноярскстат, Федер. служба гос. статистики. Красноярск: Красноярскстат, 2009. 99 с.

3. Прогноз социально-экономического развития Красноярского края на 2009—2011 годы [Электронный ресурс]. URL: http: // econom.nse.ru

4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: стат. сб. / Росстат. М.: Росстат, 2010. 996 с.

5. Российский статистический ежегодник. 2010: стат. сб. / Росстат. М.: Росстат, 2010. 813 с.