Информированность как фактор успешности выбора образовательной траектории

Введение. Знание о контексте социального действия представляет собой один из важных факторов принятия поведенческих решений. Эта максима реализуется в теориях социального порядка, конституируемого «фоновыми знаниями», теориях рационального выбора, моделях структуры социальной установки и т. д. Следовательно, простая констатация того, что информированность родителей влияет на успешность выбора образовательной траектории – достаточно тривиальное утверждение. Однако природа и характер этого влияния могут быть предметом содержательной дискус- сии. Настоящая статья представляет собой попытку выработки линии аргументации, рассматривающей принятие решений о выборе образовательной траектории как акта инвестиций в образовательный продукт. Повышение качества продукта (товара или услуги) при прочих равных условиях должно стимулировать спрос на него. Таково общепринятое мнение, одинаково относимое как к общим принципам организации экономической деятельности [1], так и к области образования [2], хотя последняя и характеризуется многомерностью и множественностью интерпретаций понятия «качествo» [3].

Данное мнение исходит из очевидного посыла, согласно которому качество продукта является одним из тех благ, которые потребитель получает при покупке. Инвестиционный же характер приобретения означает, что потребитель ожидает от своей покупки финансовой отдачи – более высокой (при прочих равных условиях) зарплаты за работу по специальности. Соответственно, приобретая более качественный продукт по той же цене, потребитель получает больший объем благ, т. е. цена приобретаемых благ в реальности падает, а эффективность инвестиций растет. Но, как известно, потребители далеко не всегда могут правильно оценить качество из-за существующей на рынке неопределенности и информационной асимметрии [4]. В результате спрос на многие продукты формируется на основе косвенных обобщенных оценок. К таким продуктам можно с большой долей уверенности отнести и профессиональное образование [5], в выборе которого прямые показатели качества далеко не всегда играют существенную роль [6]. В частности, выбирая профессию и учебное заведение, абитуриенты вынуждены опираться на показатели рынка труда, такие как востребованность специалистов разного профиля и связанные с нею уровни зарплат [7].

Однако между системой профессионального образования, рынком труда и спросом со стороны абитуриентов могут складываться отношения обратной связи [8, с. 253]. Если система образования готовит плохих специалистов, которые не удовлетворяют работодателей и, следовательно, не могут насытить рынок труда, то она тем самым создает дефицит хороших специалистов в соответствующей отрасли. Этот дефицит стимулирует рост зарплат. Абитуриенты видят отрасль с незаполненными вакансиями и высокими зарплатами и предъявляют спрос на соответствующие профессии системе образования, т. е. спрос на подготовку специалистов определенного профиля повышается в результате снижения ее качества. Если этот парадоксальный результат появляется в образовательной системе, то он может привести к ее деградации, т. к. механизмы с обратной связью характеризуются не только устойчивостью и способностью к самоподдержанию, но и тенденцией к ускорению [9, с. 32].

Данные обстоятельства обусловливают актуальность поднятой проблемы. Исследовательский вопрос состоит в том, насколько легко описанный эффект возникает в образовательных системах. Для ответа на него необходимо рассмотреть все пространство возможностей, создаваемое определенными предпосылками профессионального выбора. И поскольку, с одной стороны, вопрос имеет общий характер, а с другой – затрагивает фактические свойства пространства возможностей, наиболее адекватный ответ может быть получен с помощью имитационного моделирования. В настоящей статье описывает имитационный эксперимент, основанный на простых и правдоподобных допущениях относительно когнитивного контекста выбора профессии, показывающий, к каким последствиям эти допущения ведут.

Методика исследования . Имитационный эксперимент был реализован средствами MS Excel из пакета Office 365. В нем было смоделировано небольшое сообщество абитуриентов, поступающих на разные специальности в течение нескольких циклов: 10 000 человек на 10 специальностей на 3 цикла (по 10 000 в каждом цикле). Каждому абитуриенту была сопоставлена случайно сгенерированная вероятность выбора одной из 10 специальностей. Распределение вероятностей выбора было равномерным, т. е. 10 000 человек распределялись по специальностям случайно и примерно поровну. Для каждой специальности был заложен спрос на специалистов – 1 000 человек в одном цикле.

Для одной из специальностей, первой по счету, вводился коэффициент, отражающий уровень компетентности выпускников и варьирующийся от 0,01 до 1. На этот коэффициент умножалось количество абитуриентов, выбравших первую специальность. Таким образом моделировалась ситуация, при которой часть выпускников оказывается непригодной к работе по профессии и создается дефицит кадров. Так, если на основе равномерно распределенной вероятности первую специальность выбирали 1 000 человек, то при коэффициенте компетентности 0,5 и спросе 1 000 человек по этой специальности создавался дефицит в 500 человек (1 000-1 000*0,5).

Для всех специальностей также задавался единый коэффициент роста зарплаты при дефиците кадров. Он моделировал рост зарплаты при дефиците кадров, умножая дефицит специалистов (долю незакрытых вакансий) на величину от 0,01 до 2. Таким образом, максимальный рост зарплаты стремился к 2 (поскольку при всех незакрытых вакансиях дефицит составлял 1). Хотя коэффициент роста зарплаты был одинаковым для всех специальностей, сам этот рост различался, т. к. зависел еще и от дефицита кадров.

Далее вводился коэффициент мотивации на зарплату при выборе специальности. Его диапазон составлял от 1 до 200. Он означал прирост вероятности выбора соответствующей специальности на каждую единицу роста зарплаты: если для специальности размер доплаты составлял 0,5 и коэффициент мотивации достигал 40, то абитуриенты выбирали эту специальность с большей на 20 % вероятностью (0,5*40). Коэффициент мотивации для всех абитуриентов был одинаков.

Всего модель включала три цикла профессионального выбора. В рамках нулевого цикла была заложена определенная доля компетентных специалистов, но не было коэффициентов доплаты и мотивации. Предполагалось, что на этом цикле у абитуриентов еще нет информации для профессионального выбора, поэтому его результаты не анализировались, они использовались только для индуцирования расчетов в 1-м и 2-м циклах. В них абитуриенты принимали решения, уже основываясь на коэффициентах доплаты и мотивации. Генерирование вероятностей выборов осуществлялось по новой для каждого цикла поступления, т. е. в каждом цикле множество абитуриентов оказывалось новым и самостоятельным.

По итогам 1-го и 2-го циклов рассчитывался уровень дезориентации абитуриентов – доля (от 10 000) абитуриентов, выбравших первую специальность, превышающая 10 %. Поскольку потребность в специалистах по первой профессии составляла 1 000 человек, все, кто выбрал ее сверх этого количества, были абитуриентами, для которых сработала обратная связь между качеством образования и рынком труда. Другими словами, если первую специальность в первом цикле выбрало 2 000 человек, то это означало, что 1 000 человек, или 10 % от всей совокупности абитуриентов, были дезориентированы.

При каждом изменении файла (в частности, копировании и вставке в соседние ячейки результатов расчетов) генератор случайных чисел, лежащий в основе имитационной модели, создавал новый набор данных, т. е. все абитуриенты во всех циклах получали новые вероятности выбора. При этом также варьировались (случайным образом с равномерным распределением) доля компетентных специалистов, коэффициенты роста зарплаты и мотивации. Для каждого случайно сгенерированного сочетания уровней этих факторов рассчитывалась доля дезориентированных абитуриентов в 1-м и 2-м циклах выбора. Всего было осуществлено 10 000 таких итераций, в результате чего получено 10 000 наблюдений. Их описание приведено в следующем разделе.

Результаты имитационного эксперимента . Полученные 10 000 наблюдений подтвердили возможность возникновения существенных долей дезориентированных абитуриентов в имитационной модели (таблица 1). Однако наибольший интерес представляет вероятность возникновения этих эффектов при разных значениях заложенных в модель факторов. Она отражается в графиках, упорядоченных по доле дезориентированных абитуриентов в соответствующих циклах (рисунки 1 и 2).

Таблица 1 - Характеристики распределения наблюдений

	Минимум	Максимум	Среднее значение	Стандартное отклонение
Доля дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле профессионального выбора	–5,28	89,09	33,22	29,17
Доля дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле профессионального выбора	–9,98	14,18	–4,76	5,64

Видимые на упорядоченных графиках зависимости между факторами формирования дезориентации абитуриентов и ее уровнем могут быть описаны и более строго. В таблице 2 приведены коэффициенты парной корреляции (r-Пирсона) между исследованными параметрами, полученные на 10 000 наблюдений. Все коэффициенты значимы на уровне 0,01.

Таблица 2 - Коэффициенты корреляции Пирсона между долями дезориентированных абитуриентов и значениями факторов

	Доля дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле	Доля дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле
Доля компетентных специалистов	–0,528	–0,166
Коэффициент роста зарплаты при дефиците кадров	0,484	–0,472
Коэффициент мотивации на зарплату при выборе специальности	0,497	–0,488
Доля дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле	1,000	–0,564
Доля дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле	–0,564	1,000

Доля компетентных специалистов среди выпускников, %

Коэффициент мотивации на зарплату при выборе специальности

-5

-10

Доля дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле, %

-15

Доля дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле, %

LOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOIOOLOOLOOLOOLOOLOOIOOLOOLOOLOO NmNoiMiosoMinsoNmNoiMiosoMiosoNmNoiMiosoMiosoNmNo ^^^^MMNiMmronm't^'t'tmioiomioffitofflssNscocococommmmo

Доля компетентных специалистов среди выпускников, %

Коэффициент мотивации на зарплату при выборе специальности

Доля дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле, %

-20

Доля дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле, %

LOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOIOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOOLOO NiosoiMioNOMmsoNiosoiMioNONmsoiMiosoMioNONmsoiMioso i-T-i-T-NCMNCMcocococD^^^^ioiniointocoexosssscomcommomtoo

Значимые коэффициенты корреляции отражают наличие некоторой линейной зависимости между факторными и результирующими переменными. Однако и из общих соображений, и из графиков на рисунках 1 и 2 ясно, что некоторые зависимости в исследуемой системе имеют нелинейный характер, т. е. некоторые комбинации факторов локально образуют «оптимальные» для эффекта дезориентации сочетания. В таблице 3 приведены все возможные комбинации факторов, каждый из которых разбит на 4 равных интервала. В результате видна общая картина возникновения локальных «оптимальных» условий как для доли дезориентированных абитуриентов в каждом из циклов, так и для закрепления эффекта дезориентации между двумя циклами.

Таблица 3 – Средние доли дезориентированных абитуриентов при комбинациях факторов

Диапазоны факторов, влияющих на выбор профессии			Доля дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле	Доля дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле
Доля компетентных специалистов	Коэффициент роста зарплаты при дефиците кадров	Коэффициент мотивации на зарплату при выборе специальности
1	2	3	4	5
От 0,01 до 0,25	От 0,01 до 0,50	От 1 до 50	5,26	4,09
От 0,01 до 0,25	От 0,01 до 0,50	От 51 до 100	13,90	6,17
От 0,01 до 0,25	От 0,01 до 0,50	От 101 до 150	25,54	3,33
От 0,01 до 0,25	От 0,01 до 0,50	От 151 до 200	37,09	–0,87
От 0,01 до 0,25	От 0,51 до 1,00	От 1 до 50	15,81	6,06
От 0,01 до 0,25	От 0,51 до 1,00	От 51 до 100	44,67	–2,80
От 0,01 до 0,25	От 0,51 до 1,00	От 101 до 150	66,87	–6,55
От 0,01 до 0,25	От 0,51 до 1,00	От 151 до 200	81,30	–7,75
От 0,01 до 0,25	От 1,01 до 1,50	От 1 до 50	22,35	3,13
От 0,01 до 0,25	От 1,01 до 1,50	От 51 до 100	67,89	–6,85
От 0,01 до 0,25	От 1,01 до 1,50	От 101 до 150	82,05	–7,24
От 0,01 до 0,25	От 1,01 до 1,50	От 151 до 200	79,57	–6,93
От 0,01 до 0,25	От 1,51 до 2,00	От 1 до 50	30,99	1,36
От 0,01 до 0,25	От 1,51 до 2,00	От 51 до 100	80,26	–7,30
От 0,01 до 0,25	От 1,51 до 2,00	От 101 до 150	79,60	–6,69
От 0,01 до 0,25	От 1,51 до 2,00	От 151 до 200	75,29	–6,47
От 0,26 до 0,50	От 0,01 до 0,50	От 1 до 50	3,54	1,76
От 0,26 до 0,50	От 0,01 до 0,50	От 51 до 100	10,25	0,25
От 0,26 до 0,50	От 0,01 до 0,50	От 101 до 150	16,88	–2,47
От 0,26 до 0,50	От 0,01 до 0,50	От 151 до 200	23,96	–4,73
От 0,26 до 0,50	От 0,51 до 1,00	От 1 до 50	10,49	0,45
От 0,26 до 0,50	От 0,51 до 1,00	От 51 до 100	29,77	–7,72
От 0,26 до 0,50	От 0,51 до 1,00	От 101 до 150	49,27	–9,78
От 0,26 до 0,50	От 0,51 до 1,00	От 151 до 200	68,21	–9,98
От 0,26 до 0,50	От 1,01 до 1,50	От 1 до 50	16,66	–2,52
От 0,26 до 0,50	От 1,01 до 1,50	От 51 до 100	49,33	–9,78
От 0,26 до 0,50	От 1,01 до 1,50	От 101 до 150	75,01	–9,98
От 0,26 до 0,50	От 1,01 до 1,50	От 151 до 200	79,79	–9,98
От 0,26 до 0,50	От 1,51 до 2,00	От 1 до 50	24,39	–5,02
От 0,26 до 0,50	От 1,51 до 2,00	От 51 до 100	67,91	–9,97
От 0,26 до 0,50	От 1,51 до 2,00	От 101 до 150	79,66	–9,98
От 0,26 до 0,50	От 1,51 до 2,00	От 151 до 200	75,39	–9,98
От 0,51 до 0,75	От 0,01 до 0,50	От 1 до 50	2,08	0,73
От 0,51 до 0,75	От 0,01 до 0,50	От 51 до 100	5,94	–0,75
От 0,51 до 0,75	От 0,01 до 0,50	От 101 до 150	10,82	–2,91
От 0,51 до 0,75	От 0,01 до 0,50	От 151 до 200	13,45	–4,15
От 0,51 до 0,75	От 0,51 до 1,00	От 1 до 50	5,97	–0,66
От 0,51 до 0,75	От 0,51 до 1,00	От 51 до 100	18,30	–6,27
От 0,51 до 0,75	От 0,51 до 1,00	От 101 до 150	29,58	–9,22
От 0,51 до 0,75	От 0,51 до 1,00	От 151 до 200	40,10	–9,84
От 0,51 до 0,75	От 1,01 до 1,50	От 1 до 50	10,11	–2,64
От 0,51 до 0,75	От 1,01 до 1,50	От 51 до 100	29,07	–9,09
От 0,51 до 0,75	От 1,01 до 1,50	От 101 до 150	47,47	–9,97
От 0,51 до 0,75	От 1,01 до 1,50	От 151 до 200	61,61	–9,98
От 0,51 до 0,75	От 1,51 до 2,00	От 1 до 50	13,21	–4,07
От 0,51 до 0,75	От 1,51 до 2,00	От 51 до 100	39,43	–9,83
От 0,51 до 0,75	От 1,51 до 2,00	От 101 до 150	60,53	–9,98
От 0,51 до 0,75	От 1,51 до 2,00	От 151 до 200	72,15	–9,98
От 0,76 до 1,00	От 0,01 до 0,50	От 1 до 50	0,51	0,04
От 0,76 до 1,00	От 0,01 до 0,50	От 51 до 100	1,81	–0,25
От 0,76 до 1,00	От 0,01 до 0,50	От 101 до 150	2,73	–0,93

Продолжение таблицы 3

1	2	3	4	5
От 0,76 до 1,00	От 0,01 до 0,50	От 151 до 200	3,92	–1,82
От 0,76 до 1,00	От 0,51 до 1,00	От 1 до 50	1,62	–0,19
От 0,76 до 1,00	От 0,51 до 1,00	От 51 до 100	5,98	–3,00
От 0,76 до 1,00	От 0,51 до 1,00	От 101 до 150	8,86	–5,63
От 0,76 до 1,00	От 0,51 до 1,00	От 151 до 200	11,68	–7,58
От 0,76 до 1,00	От 1,01 до 1,50	От 1 до 50	2,84	–1,00
От 0,76 до 1,00	От 1,01 до 1,50	От 51 до 100	8,43	–5,54
От 0,76 до 1,00	От 1,01 до 1,50	От 101 до 150	14,99	–8,45
От 0,76 до 1,00	От 1,01 до 1,50	От 151 до 200	20,31	–8,67
От 0,76 до 1,00	От 1,51 до 2,00	От 1 до 50	4,82	–2,40
От 0,76 до 1,00	От 1,51 до 2,00	От 51 до 100	11,77	–7,28
От 0,76 до 1,00	От 1,51 до 2,00	От 101 до 150	19,98	–8,86
От 0,76 до 1,00	От 1,51 до 2,00	От 151 до 200	26,35	–8,98
В среднем по всем комбинациям			33,22	–4,76

На основе данных таблицы 3 с помощью ручного подбора интервалов было установлено, что 1-й и 2-й циклы выбора профессии образуют наиболее устойчиво воспроизводимый эффект дезориентации абитуриентов при значениях 0,15–0,30 для доли компетентных специалистов, 0,25–0,60 для коэффициента роста зарплаты и 25–45 для коэффициента мотивации на зарплату. Для сочетания этих диапазонов факторов дополнительно проведена 1 000 итераций имитационного эксперимента. В таблицах 4 и 5 приведены распределения показателя дезориентации по децильным группам, полученные на этой 1 000 итераций.

Таблица 4 – Границы децилей дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле при «оптимальной» комбинации факторов

Доли от совокупности наблюдений, %	Нижняя граница доли дезориентированных абитуриентов	Верхняя граница доли дезориентированных абитуриентов
1–10	3,15	5,96
11–20	5,97	7,11
21–30	7,11	7,92
31–40	7,94	8,62
41–50	8,63	9,49
51–60	9,49	10,46
61–70	10,47	11,61
71–80	11,63	12,78
81–90	12,80	14,55
91–100	14,57	18,25

Таблица 5 – Границы децилей дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле при «оптимальной» комбинации факторов

Доли от совокупности наблюдений, %	Нижняя граница доли дезориентированных абитуриентов	Верхняя граница доли дезориентированных абитуриентов
1–10	0,67	3,85
11–20	3,86	4,36
21–30	4,37	4,69
31–40	4,70	5,03
41–50	5,05	5,37
51–60	5,38	5,65
61–70	5,66	5,99
71–80	6,00	6,39
81–90	6,39	6,92
91–100	6,93	8,21

Обсуждение результатов. Совершающие выбор профессии абитуриенты могут быть дезориентированы обратной связью между качеством образования и рынком труда – это теоретическое предсказание, основанное на прозрачной и правдоподобной модели, и его подтверждение в данных имитационного эксперимента вполне ожидаемо. Для 1-го цикла профессионального выбора оно очевидно уже из простой описательной статистики (таблица 1), а для 2-го требуется поиск некоторых сочетаний факторов (рисунок 2, таблица 3). Однако наибольшее внимание привлекает легкость, с которой эффект дезориентации абитуриентов появляется в заданной модели. Как видно из рисунка 1, величина этого эффекта в первом цикле приобретает ненулевое значение практически сразу с момента каких-то подвижек в факторах модели. Даже небольшая доля специалистов, кото- рые не могут устроиться по специальности, при наличии повышения зарплаты в зависимости от дефицита кадров и мотивационного влияния этого повышения на профессиональный выбор, сразу же создает дезориентированных абитуриентов.

Как видно из таблицы 3, ненулевое значение дезориентации в 1-м цикле дает любая комбинация факторов, а значительная их часть дает и весьма значительную величину эффекта. Иными словами, достаточным условием для существования значительного влияния обратной связи на профессиональный выбор является просто наличие кадрового дефицита, порожденного недостаточно качественным образованием, влияющего на уровень зарплат в отрасли, и через них - на профессиональные ориентации абитуриентов. Это тем более вероятно, что среди абитуриентов и их родителей, по-видимому, присутствует достаточно широкая поверхностная информированность об образовательных услугах, определяющаяся доступностью различных справочников и каталогов в Интернете.

Так, по данным интернет-опроса 1 ООО потребителей образовательных услуг, проведенного АНО «Центр экспертных исследований рынка» (ЦЭИР), в 2016 г. даже сравнительно узкоотраслевые институции, например, «Международная школа дизайна», были известны более чем 50 % потенциальных абитуриентов и их родителей, а в течение последующих лет этот уровень превысил 70 % * . Следовательно, субъективная полезность информации об образовательном рынке достаточно высока, чтобы она активно извлекалась потребителями. Учитывая, что качество образования является составной частью блага, приобретаемого абитуриентами, и снижение качества означает относительное повышение стоимости, наблюдаемое повышение спроса при снижении качества образования может быть отнесено к поведению гиффеновского типа [10].

Сложнее складывается ситуация со 2-м циклом профессионального выбора. Как следует из таблицы 1, средняя доля дезориентированных абитуриентов во 2-м цикле оказывается отрицательной, т. е. кажется, что эффект обратной связи в целом не закрепляется в системе. Однако эта отрицательная величина является следствием того, что: а) в 1-м цикле мы имеем очень высокие уровни дезориентации; б) между уровнем дезориентации в 1-м и 2-м циклах существует довольно сильная отрицательная корреляция (таблица 2). Она объясняется тем, что высокий уровень предпочтений первой специальности в 1-м цикле обеспечивает насыщение рынка труда перед 2-м циклом даже при условии довольно низкого уровня компетентности подготавливаемых специалистов. Этот аспект раскрывает ограничения, связанные с упрощенным характером модели. Ведь в реальном профессиональном образовании при повышении спроса на какую-то специальность не повышается в той же пропорции количество выпускников (по крайней мере, это происходит далеко не сразу). В наших же расчетах система образования предполагается очень гибкой и емкой. Таким образом, в реальности высокий уровень дезориентации в 1-м цикле не будет столь сильно снижать эффект обратной связи в последующих циклах профессионального выбора, и отрицательная корреляция между 1-м и 2-м циклами, если даже будет существовать, окажется гораздо слабее.

Но даже в рамках упрощенной модели видно, что существуют комбинации факторов, которые создают устойчивую последовательность эффекта дезориентации. Это комбинация значений 0,15-0,30 для доли компетентных специалистов, 0,25-0,60 для коэффициента роста зарплаты и 25-45 для коэффициента мотивации на зарплату. Это сочетание факторов обеспечивает медианную долю дезориентированных абитуриентов в 1-м цикле на уровне 9,49 % (таблица 4), а во 2-м - на уровне 5,37 % (таблица 5). Это существенные показатели дезориентации, если допустить, что они, возможно, отражают стабильную, повторяющуюся из года в год картину. Но насколько правдоподобно такое сочетание факторов? Доля компетентных специалистов 0,30 означает, что 70 % выпускников в данной отрасли идут работать не по специальности. Это весьма высокий уровень, однако он встречается в реальности. Так, по данным выборочного обследования рабочей силы, проведенного Росстатом, доля работы не по специальности среди выпускников 2016-2018 гг. доходила до 68,7 % [11, с. 86-87]. Это, конечно, не означает, что в каких-то конкретных профессиях наблюдается эффект дезориентации (в российских реалиях выпускники скорее не идут работать по специальности из-за низкой зарплаты), но показывает, что определенный на основе имитационного эксперимента уровень фактора выбраковки вполне реалистичен.

Заключение. Закономерности поведения потребителей профессионального образования, связанные с эффектами обратной связи, позволяют предсказать существование феномена роста спроса на специальность в определенной отрасли, стимулируемого низким уровнем подготовки специалистов. Этот парадокс в широком смысле относится к поведению гиффеновского типа (рост спроса на блага при относительном росте их стоимости). Теоретическая возможность такого феномена позволяет поставить вопрос о том, насколько легко он возникает в образовательных системах при определенных условиях.

Проведенный имитационный эксперимент показал, что стимулирование спроса низким качеством образования с высокой вероятностью появляется при достаточно мягких допущениях. В качестве временного явления этот эффект возникает и достигает значительных масштабов просто при одновременном существовании трех условий: некоторой доли выпускников, недостаточно компетентных, чтобы работать по специальности; повышения зарплаты, возникающего из-за недостатка специалистов по этой специальности, и наличия у абитуриентов мотивации выбора профессии, основанной на зарплатных ожиданиях. Комбинации любых уровней этих факторов дают эффект дезориентации. Однако он может быстро гаситься при достаточно высокой емкости и гибкости системы образования, если повышенный спрос на абитуриентов дает повышение количества соответствующих специалистов, в том числе пригодных для занятия образовавшихся вакансий. При сочетании же определенных уровней факторов эффект дезориентации может приобретать длительный характер. Если доля компетентных выпускников очень низка (от 15 до 30 %), а коэффициенты повышения зарплаты и ориентации абитуриентов на зарплату не слишком высоки, то даже при гибкой и емкой системе образования объем выпуска новых специалистов может быть недостаточно велик для того, чтобы компенсировать низкий уровень их компетентности.

Полученные выводы нельзя прямо трактовать как свидетельство того, что какие-либо реальные специальности пользуются спросом со стороны абитуриентов в результате низкого качества подготовки, запускающего обратную связь. Даже простое сочетание трех вроде бы естественных факторов на практике может наталкиваться на массу ограничений и компенсационных механизмов, не говоря уже о конкретных уровнях этих факторов. Но высокая вероятность возникновения определенных социальных механизмов указывает на важность учета и коррекции их эффектов в управлении образовательными системами. В частности, на необходимость постоянной работы над улучшением мониторинга качества образования [12] и повышением информированности абитуриентов [13].

В теоретическом плане полученные результаты иллюстрируют, что асимметричная информация на рынке образовательных услуг достаточно легко может детерминировать успешность образовательных траекторий. Следовательно, если рассматривать выбор образования как инвестиционно ориентированную деятельность, то фактор информированности потребителей может оказываться основным и определяющим. На самом деле, если бы родители и абитуриенты обладали всей возможной полнотой знаний о будущем рынке труда, то они могли бы принимать оптимальные решения, и именно недостаток этих знаний, как было показано выше, создает весьма высокие риски неудачи.

Ссылки:

Редактор, переводчик: Арсентьева Ирина Ильинична