Анализ влияния социально-экономических факторов на численность приема в учреждения профессионального образования региона

И.М. РОМАНОВА,

В.С. БЕРКЕ,

Ю.В. РАЗУМОВА

Анализ влияния социально-экономических факторов на численность приема в учреждения профессионального образования региона

Рассматриваются факторы, влияющие на развитие системы профессионального образования региона. Предложены эконометрические модели прогнозирования численности приема студентов в учебные заведения региона по уровням профессионального образования с учетом влияния экономических, демографических и социальных факторов.

Ключевые слова: система профессионального образования, социальноэкономические факторы, численность приема учащихся, эконометрическая модель, прогнозная оценка.

Analysis of influence of social-economic factors on the number of students enrolled to institutions of professional education of the region. I.M. ROMANOVA, V.S. BERKE, Y.V. RAZUMOVA.

Factors are considered which influence the development of the system of professional education of the region. Some econometric models are offered which predict the number of students enrolled to educational institutions of the region according to levels of professional education and taking into account economic, demographic and social factors.

Key words: system of professional education, social-economic factors, number of students enrolled, economic model, predictive estimate.

Система профессионального образования формируется и развивается под воздействием различных факторов, способствующих ее эффективному функционированию, или наоборот, сдерживающих ее развитие.

В экономической литературе в настоящее время нет единой общепринятой классификации факторов, влияющих на развитие системы профессионального образования. Многие существующие классификации излишне громоздки, что затрудняет их использование на практике, отсутствуют количественные оценки факторов, не анализируется их воздействие на функционирование системы профессионального образования.

Факторы, влияющие на развитие системы профессионального образования, в зависимости от их уровня влияния, можно разделить на внешние (факторы макросреды) и внутренние (факторы микросреды). Классификация факторов внешнего влияния выглядит следующим образом:

Единичные показатели

- среднедушевой объем валовой продукции;

- среднедушевые денежные доходы населения в месяц;

- индекс потребительских цен;

- величина прожиточного минимума в среднем на душу населения;

- доля расходов на образование в структуре расходов консолидированного бюджета;

- инвестиции в основной капитал в сфере образования;

- экономическая активность населения.

- численность населения;

- уровень рождаемости;

- половозрастная структура населения;

- миграционная убыль (прирост) населения;

- уровень образования населения;

- численность учащихся 10-11 классов общеобразовательных учреждений.

- государственная политика в области образования;

- уровень правового обеспечения сферы образования;

- уровень политической стабильности.

- число организаций, выполнявших исследования и разработки;

- численность персонала, занятого исследованиями и разработками;

- объем научно-технических работ;

- затраты на исследования и разработки;

- число организаций, ведущих подготовку аспирантов и докторантов;

- численность аспирантов и докторантов;

- число использованных передовых производственных технологий.

Экономические факторы включают показатели, характеризующие состояние экономики страны и региона, уровень благосостояния населения.

Общее состояние экономики непосредственно влияет на уровень финансирования образовательных учреждений, поскольку государственное финансирование является основным источником бюджета вузов и полностью зависит от экономической ситуации в стране. Недостаточное финансирование ставит вузы на грань выживания, создает социальную напряженность.

Внебюджетные поступления также связаны с состоянием экономики: чем сложнее экономическая ситуация, тем труднее привлечь дополнительные финансовые средства. Снижение платежеспособности большей части населения делает недоступным для него платное образование, в то время как увеличение этой платежеспособности создает условия для развития системы дополнительных образовательных услуг, благоприятствует появлению состоятельных потребителей, способных оплатить качественные образовательные услуги.

Групповые

показатели

Экономические

Социально-

демографиче-

ские

Политико-

правовые

Научно-

технические

Социальные факторы характеризуют влияние уровня социальной стабильности в обществе, сложившейся социальной структуры, социальной защищенности населения, на развитие системы профессионального образования. Действие этих факторов может быть как положительным, так и отрицательным. Положительные факторы создают условия для относительно стабильного функционирования и развития образовательных учреждений. Например, сформированность социального заказа на образовательные услуги позволяет определить направления их развития. Отсутствие социальной напряженности дает возможность прогнозировать развитие системы профессионального образования на более длительный срок. Повышение значимости в обществе профессионального образования, осознание того, что образование становится одним из основных факторов конкурентоспособности работника на рынке труда, способствует развитию системы профессионального образования в регионе.

Демографические факторы оказывают прямое воздействие на контингент студентов. Демографический кризис негативно влияет на систему профессионального образования: снижение рождаемости, наблюдаемое с начала 1990-х гг., ведет к уменьшению бюджетного финансирования образовательных учреждений пропорционально снижению численности студентов и профессорско-преподавательского персонала. Данными факторами обусловлены перенос акцентов с обучения подростков и молодежи на обучение взрослых, переориентация системы профессионального образования с подготовки кадров на переподготовку, повышение квалификации, получение второго высшего образования.

Политические факторы определяются состоянием внутренней и внешней политики государства, степенью развитости политической системы. Политика государства (региона, района, города) в области образования может оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на систему профессионального образования. В России создана политическая и правовая основа многоукладной образовательной системы, таким образом, появилась возможность реальной конкуренции образовательных учреждений, что объективно должно способствовать повышению качества образовательных услуг. Открытость государства по отношению к внешнему миру позволяет осуществлять международное сотрудничество в области профессионального образования. Политическая же нестабильность отвлекает внимание государственных органов от сферы образования.

Правовые факторы определяют нормативно-законодательную базу деятельности образовательных учреждений. Негативное проявление влияния правовых факторов на систему профессионального образования выражается в недостаточной проработке правовых актов, регламентирующих деятельность производителей образовательных услуг различных форм собственности, в наличии ощутимых пробелов в правовом регулировании образовательной системы.

Научно-технические факторы оказывают влияние на темпы развития системы профессионального образования, структуру и численность выпускаемых специалистов. Вследствие этих факторов появляется и расширяется спрос на специалистов в новых сферах, наблюдается объектив-

ный прогресс в сфере образования, обусловленный прогрессом в науке (смена научных парадигм, концепций и представлений на более современные, появление новых дисциплин, специальностей, областей знаний).

В настоящей работе предлагаются эконометрические модели прогнозирования приема студентов в учреждения начального, среднего и высшего профессионального образования Приморского края. Для анализа влияния внешних факторов на численность поступающих на первый курс по всем уровням профессионального образования региона использовался множественно-корреляционный анализ. Мы рассмотрели динамику численности приема студентов в учебные заведения Приморского края по уровням профессионального образования (рис. 1).

Год

(Г 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

I 15,1 14,5 14,2 13,7 14,1 14,1 14,2 13,9 13,6 13,8 13,5 12,7 12,3 10,1

II 10,3 10,4 10,9 11,8 10,4 11,3 11,8 12,5 12,7 12,5 12,1 12,3 11,3 11,5

III 9,7 11,3 13,0 13,6 11,5 13,6 13,8 20,7 20,6 23,2 22,1 22,4 22,0 21,3

Рис. 1. Динамика приема студентов в учебные заведения начального (I), среднего (II) и высшего (III) профессионального образования Приморского края

Численность поступивших в учреждения НПО в 2009 г. по сравнению с 1996 г. сократилась на 5 тыс. чел. (33 %). Численность абитуриентов государственных средних специальных заведений сохранялась в пределах от 10,3 до 12,5 тыс. чел. Прием студентов в вузы Приморского края за рассматриваемый период увеличился в 2,2 раза (с 9718 до 21264 чел.).

Главными критериями отбора факторов для модели являются точность, достоверность, оперативность получения информаций о значениях соответствующих показателей, а также возможность их прогнозирования. Исходя их этих требований для построения модели были отобраны следующие экономические, демографические и социальные факторы развития региона:

Переменные Результативные и факторные признаки

Y Прием студентов в учебные заведения начального профессио-

нального образования, тыс. чел. у Прием студентов в государственные средние специальные учеб-

ные заведения, чел.

у Прием студентов в государственные высшие учебные заведения,

чел.

хх Численность учащихся общеобразовательных учреждений, по-

лучивших аттестат об основном общем образовании, тыс. чел. х2 Численность учащихся общеобразовательных учреждений, по-

лучивших аттестат о среднем (полном) общем образовании, тыс. чел.

х3 Число государственных и муниципальных дневных общеобразо-

вательных учреждений. х4 Доля использования денежных доходов населения на образова-

ние, % к итогу.

х5 Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата,

руб.

х6 Численность населения, моложе трудоспособного возраста (0-16

лет), тыс. чел. х7 Валовый региональный продукт, млн руб.

х8 Реальная заработная плата, % к предыдущему году.

х9 Отношение среднемесячной номинальной начисленной заработ-

ной платы к величине прожиточного минимума.

XI о Индексы промышленного производства, % к предыдущему году.

Для прогнозирования численности приема в систему профессионального образования использовались исходные данные за период 1996— 2009 гг. (табл. 1).

По матрице коэффициентов парной корреляции были отобраны следующие результативные и факторные признаки: ^ ¥2 _ У3, хь х2, х4 , х5,

Хю.

Расчет параметров уравнений множественной регрессии проводился сначала для стандартизованных переменных, затем в естественной форме. В результате были получены регрессионные модели приема студентов в учебные заведения начального ), среднего и высшего профессионального образования (73):

Уг = 0,23х1 - 3,93х4 + 0,06х10 + 5,75 ;

Г2 = 3672,524 +101,115ха + 12,606х10 + 0,21973;

73 = 982,06х2 + 1,04х5 -1062Д4.

Оценка адекватности моделей (1)-(3) с использованием средней ошибки аппроксимации и Р-критерия Фишера-Сне декера показала (табл. 2), что полученные статистические модели адекватно отражают исследуемые явления и могут быть применимы на практике для оценки численности студентов, поступающих в учебные заведения Приморского края по уровням профессионального образования.

Статистические данные значений результативных и факторных признаков на примере Приморского края

Год ^2 Гэ *1 *2 *3 *4 *5 *6 *7 *8 х9 *10

1996 15,1 10316 9718 32 18,5 742 0,9 1006,2 520,1 24981 108 2,15 91

1997 14,5 10412 11259 33,2 19,8 736 0,9 1190,8 - 28351 103,4 2,37 95

1998 14,2 10878 12961 33,8 21,1 730 1,2 1248,3 477,6 31513 85,6 2,16 93

1999 13,7 11836 13644 33,1 22,5 730 1,5 1817,7 454,4 54848 84 1,86 113

2000 14,1 10412 11493 32,8 23,7 730 1,3 2383,2 430,3 63989 109 1,86 102,8

2001 14,1 11120 12354 32,9 22,8 699 1,2 3285,4 409,5 73539 115 1,85 84,9

2002 14,2 11836 13839 33,6 22,8 683 1,2 4514,8 388,8 100976 119 1,84 101,9

2003 13,9 12515 20718 31,3 24 670 1,1 5870,6 367,8 119334 112,5 2,01 106,7

2004 13,6 12700 20641 29,2 23,6 654 1,1 7033,4 351,3 152301 110,2 2,23 110,1

2005 13,8 12457 23184 24,4 22,5 669 1 8925,7 331,7 186600 112 2,31 119,7

2006 13,5 12052 22081 22,5 19,4 653 1 10903,1 320,3 215900 111,6 2,5 112,6

2007 12,7 12258 22401 20,1 18,5 648 0,9 13174,1 312 259000 112,6 2,67 101

2008 12,3 11301 21959 15,3 15,7 634 0,9 16805,1 309 319400 112,4 2,87 108,6

2009 10,1 11494 21264 17,6 12,9 614 1 18997,4 309,3 387500 100,8 2,98 95,8

Составлено по: [1-4].

Таблица 2

Результаты проверки адекватности моделей приема студентов в учебные заведения начального, среднего и высшего профессионального образования Приморского края

Показатель значимости модели НПО СПО ВПО

Среднее абсолютное отклонение, чел. 420 255 1506

Средняя ошибка аппроксимации, % 3,27 2,2 9,9

Коэффициент детерминации Я2, % 82 89 87

Достоверность по уровню значимости критерия Фишера 0,00066 0,00026 0,000025

Коэффициент детерминации Я2=0,82 для уравнения (1) показывает, что дисперсия значений приема студентов в учебные заведения начального профессионального образования Приморского края за 1996-2009 гг. на 82 % объясняется влиянием факторов *1, х4, *10; дисперсия значений приема студентов в средние специальные учебные заведения, рассчитанных по модели (2), на 89 % объясняется влиянием факторов *1, х10, У3; дисперсия

значений приема в высшие учебные заведения, рассчитанных по модели (3), на 87 % объясняется влиянием факторов *2 и *5. Следовательно, полученные регрессионные модели могут быть использованы при составлении прогнозных оценок численности поступающих в учебные заведения профессионального образования региона.

Реальные и рассчитанные значения У1, У2 и У3 можно изобразить графически (рис. 2).

Отклонения по некоторым периодам объясняются воздействием факторов, которые сложно учесть с помощью линейной модели регрессии.

Для характеристики относительной силы влияния факторов на результативные признаки были рассчитаны средние коэффициенты эластичности. Анализ влияния факторных признаков на прием студентов в государственные учебные заведения начального, среднего и высшего профессионального образования по моделям (1)-(3) позволил получить следующие выводы.

Число поступивших в учебные заведения НПО имеет прямую связь с численностью выпускников школ, получивших неполное общее образование, и с развитием промышленности региона. Увеличение на 1% только численности учащихся общеобразовательных учреждений, получивших аттестат об основном общем образовании, увеличивает в среднем прием студентов в учебные заведения начального профессионального образования на 0,46 %. Увеличение индекса промышленного производства на 1 % приводит к увеличению приема в учебные заведения НПО соответственно на 0,43 %. С увеличением доли расходов населения на образование (на 1 %) прием в учреждения начального профессионального образования падает (на 0,31 %).

Увеличение на 1 % только численности выпускников школ, получивших аттестат об основном общем образовании, увеличивает в среднем прием студентов в ссузы на 0,25 %. Аналогично увеличение только численности абитуриентов вузов или только индекса промышленного производства на 1 % увеличит прием в учебные заведения СПО соответственно

на 0,32 и 0,11 %. Иными словами, наибольшее влияние оказывает численность поступивших в вузы.

16

14

§ 12 Г

8 10

н

й 8

о

0

£ 6

<и

1 4 2 0

А

1996 1997 1998 1999 2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Год

н

о

о

я

я

Щ

5

к

14 12 108 -6 -4 -2 0

. 20 -\

§

ЕТ

3 15

н

У 10

я

я

щ

ч

° ^ Н

Я 5

Б

1996 1997 1998 1999 2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Год

0

1996 1997 1998 1999 2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Год

Рис. 2. Фактические

а

В наибольшей степени на численность поступивших в вузы влияет численность учащихся общеобразовательных учреждений, получивших аттестат о среднем (полном) общем образовании (х2). Увеличение только этого показателя на 1 % увеличивает в среднем прием студентов в вузы на 1,16 %. Результаты анализа можно объяснить тем, что практически все выпускники школ, сдавшие ЕГЭ, подают документы в высшие учебные заведения. И небольшое влияние на результирующий показатель Y3 оказывает величина среднемесячной номинальной начисленной заработной платы ^¡), т. к. некоторые абитуриенты, не прошедшие по конкурсу документов на бюджетные места в вузах, поступают на обучение на компенсационной основе. Следовательно, на прием студентов в вузы влияет и уровень доходов родителей.

Необходимо отметить, что постоянные члены регрессионных уравнений (1)—(3) имеют достаточно большую величину. Это свидетельствует о том, что включенные в уравнение независимые переменные не в полной мере описывают зависимые переменные. В наших моделях это означает, что существуют другие важные факторы влияния на прием студентов в учебные заведения профессионального образования, например изменения в законодательстве, личные предпочтения и ожидания потребителей образовательных услуг и т. п.

Построенные линейные модели множественной регрессии (1)—(3) в краткосрочной перспективе позволяют провести, с учетом влияния внешних факторов, количественный анализ основных тенденций в изменении численности приема студентов в учебные заведения Приморского края по уровням профессионального образования.

Литература

1. Приморский край в цифрах и графиках за 2008 год: сб. / Госкомстат России; Прим. кр. ком. гос. статистики. - Владивосток, 2009. - 36 с.

2. Приморский край в 2008 году: стат. ежегодник / Госкомстат России; Прим. кр. ком. гос. статистики. - Владивосток, 2009. - 268 с.

3. Приморский край. Социально-экономические показатели: стат. ежегодник / Прим. кр. ком. гос. статистики. - Владивосток, 2010. - 318 с.

4. Профессиональное образование в Приморском крае / РОССТАТ; Территориальн. орган Федеральн. службы гос. статистики по Прим. краю. - Владивосток, 2010. - 95 с.

© Романова И.М., Берке В.С., Разумова Ю.В., 2011 г.