Методические подходы к прогнозным расчетам в системе высшего и среднего профессионального образования

Исследования в области экономики высшего и среднего профессионального образования становятся особенно актуальными в связи с предстоящими существенными изменениями в образовательной системе России. Внимание к данной сфере экономики автор уделял в течение многих лет. Результаты этих исследований отражены в опубликованных статьях и монографиях [1-7]. Обращалось внимание на низкую эффективность образовательной системы страны, о чем свидетельствует значительная занятость работников не по специальности, полученной в высших и средних профессиональных учебных заведениях. Многие работники, занятые не по специальности, вообще не получили какой-либо профессиональной подготовки или переподготовки. Рассматривались тенденции развития высшего образования в России с 90-х гг. прошлого столетия по настоящее время. Изучались факторы, которые влияют на развитие образовательной системы страны. Сформулированы проблемы и указаны основные направления совершенствования высшего образования в России. Отмечались недостатки в системе прогнозирования и планирования подготовки специалистов. Была предложена методика прогнозно-плановой работы в области подготовки педагогических кадров для общеобразовательных школ. Предлагались меры по совершенствованию материального стимулирования научно-педагогических кадров, включая новые подходы к оценке публикационной активности и определению рейтинга специалиста. При изучении процессов миграции населения России было выявлено, что внутрирегиональные перемещения в значительной степени связаны с численностью студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена. Выяснилось, что чем больше таких студентов обучается на территории региона, тем меньше потребность в привлечении данных специалистов из других регионов страны. Характерно, что с учебой во многом связаны и другие территориальные перемещения граждан.

В данной статье представлены результаты исследований, посвященных методам прогнозирования в системе высшего и среднего профессионального образования.

Для прогнозных расчетов было выбрано 5 показателей: численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры; прием на обучение в образовательные организации высшего образования и научные организации по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры (государственные и муниципальные организации); численность профессорско-преподавательского персонала образовательных организаций высшего образования и научных организаций, осуществляющих образовательную деятельность по программам бакалавриа- та, специалитета, магистратуры; численность студентов, обучающихся по образовательным программам среднего профессионального образования; выпуск специалистов среднего звена. Изучалась динамика этих показателей с 1995 г. по настоящее время [8]. Были выбраны функции трендов этих показателей с учетом максимальных значений коэффициентов детерминации и оценки надежности по критерию Фишера (табл. 1).

Таблица 1.Функции тренда показателей

Название показателя	Функция тренда
Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры*	Y= -23,974X2+728,09X+1252,3 или Y=             0,8305X3             - 60,029X2+1116,7X+678,54
Прием на обучение в образовательные организации высшего образования и научные организации по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры (государственные и муниципальные организации)	Y= -3,0671X2+92,371X+617,78
Численность профессорско-преподавательского персонала образовательных организаций высшего образования и научных организаций, осуществляющих образовательную деятельность по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры	Y= -0,8487X2+23,225X+200,99
Численность студентов, обучающихся по образовательным программам среднего профессионального образования	Y= 2,4976X2-35,796X+2300,2
Выпуск специалистов среднего звена	Y= 0,1658X3 – 7,3782X2+87,937X+334,8

*Для первого показателя были выбраны две функции тренда

На основе указанных функций тренда методом аналитического выравнивания были сделаны прогнозные расчеты соответствующих показателей до 2035 г.

Далее выяснялось, какие факторы (факторные показатели) в наибольшей степени влияют на показатели высшего и среднего профессионального образования [9]. Для этого исследовалось 33 факторных показа- телей, которые логически могли влиять на показатели образования. Анализ осуществлялся на основе статистических показателей по каждому из всех регионов Российской Федерации за последние 1-2 года. В результате были отобраны наиболее важные показатели. Представим их значимость для трех показателей, связанных с высшим образованием (табл. 2).

Таблица 2. Коэффициенты парной корреляции между показателями высшего образования и наиболее значимыми факторными признаками

Факторные показатели	Показатели высшего образования
	Численность студентов	Прием на обучение	Численность про-фессорско-преподавательского состава
Численность населения	0,855	0,860	0,837
Среднегодовая численность занятых	0,929	0,930	0,920
Численность обучающихся по образовательным программам начального, основного и среднего общего образования	0,735	0,749	0,713
Число предприятий и организаций	0,964	0,961	0,961
Сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) деятельности организаций	0,914	0,922	0,939
Объем платных услуг населению	0,948	0,935	0,942
Среднедушевой объем платных услуг	0,615	0,622	0,622

Покажем аналогичную таблицу, харак- нального образования и одного из показа-теризующую наиболее значимые фактор- телей высшего образования (табл. 3).

ные показатели для среднего профессио-

Таблица 3. Коэффициенты парной корреляции между показателями профессионального образования и наиболее значимыми факторными признаками

Факторные показатели	Показатели среднего профессионального и высшего образования
	Численность студентов среднего профессионального образования	Выпуск специалистов среднего звена	Численность студентов бакалавриата, специалитета, магистратуры
Обрабатывающие производства, млрд. руб.	0,795	0,783	0,902
Обеспечение электрической энергией, млрд. руб.	0,805	0,790	0,866
Водоснабжение; организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений, млрд. руб.	0,833	0,819	0,803
Среднегодовая численность занятых, тыс. чел.	0,893	0,886	0,929
Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «строительство», млрд. руб.	0,731	0,724	0,730
Организации, выполняющие научные исследования и разработки	0,741	0,732	0,970

После выявления наиболее значимых факторов, влияющих на показатели среднего профессионального и высшего образования, была сделана попытка сформировать уравнения множественной регрессии для последующих более точных прогнозных расчетов показателей системы образования с использованием инструментария корреляционно-регрессионного анализа.

Результаты проведенного исследования позволили сделать вывод, что методы экс- траполяции не подходят для прогнозирования показателей среднего профессионального и высшего образования. Прогнозные значения некоторых показателей высшего образования, полученные методом аналитического выравнивания, могут выходить на отрицательные величины, что невозможно. Уравнения множественной регрессии в ряде случаев получаются некорректными: коэффициенты парной корреляции факторных и результативных по- казателей имеют положительные значения, а в уравнениях регрессии зависимость от них может быть отрицательная.

В данной области экономики следует уточнить стратегию развития. Выяснить, в каких работниках наблюдается дефицит, каковы потребности в тех или иных специалистах с высшим и средним профессиональным образованием, сколько нужно высококвалифицированных рабочих кадров разных профилей подготовки. Для этого необходимо широко использовать базы данных государственных и частных специализированных служб занятости.

Для прогнозирования показателей развития высшего и среднего профессионального образования можно предложить некоторые методические приемы.

Численность профессорско-преподавательского состава находится в функциональной зависимости от численности студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры (коэффициент парной корреляции между этими показателями составляет 0,995. Поэтому при прогнозировании профессорско-преподавательского состава вузов надо ориентироваться на прогнозные значения численности студентов высших учебных заведений на основе выявленной функциональной зависимости между этими показателями. Автором была выявлена такая функциональная зависимость: Y = -302,6353 + 60,5354X 1 . Это означает, что увеличение количества студентов на 1 тыс. человек приводит к увеличению численности профессорско-преподавательских работников в среднем на 60,5 человек.

В свою очередь, общая численность студентов вузов зависит от их приема на первый курс. Между этими показателями также наблюдается тесная корреляционная зависимость, составляющая число 0,99. Можно представить полученную нами формулу такой функциональной зависимости: Y = -3,0615 + 4,2053X1. Следовательно, каждый дополнительный студент, принятый на первый курс, увеличивает общее число студентов высших учебных заведений в среднем на 4,205 человека. Эта функциональная зависимость связана со средней продолжительностью обучения в вузе.

Далее отметим, что количество студентов, принятых на первый курс, находится в тесной корреляционной связи с численностью обучающихся по образовательным программам начального, основного и среднего общего образования. Коэффициент парной корреляции между этими показателями равен 0,749. Значение данного коэффициента меньше по сравнению с двумя предыдущими парными коэффициентами, указанными выше. Это связано с тем, что не все выпускники средних школ поступают в вузы. Некоторые из них поступают в колледжи и другие профессиональные учебные заведения, кто-то начинает работать. Часть учащихся школ уже после 9 класса начинает учиться в колледжах и других профессиональных учебных заведениях или работать. Влияние численности обучающихся по образовательным программам начального, основного и среднего общего образования на количество студентов вузов первого курса определено автором таким образом: Y = -4,6084 + 0,08006X 1 . Каждый дополнительный учащийся по образовательным программам начального, основного и среднего общего образования приводит к росту студентов вузов, принятых на первый курс, в количестве 0,08 человек.

Прием в вузы должен исходить также из прогнозной численности выпускников школ или численности населения в возрасте 17-18 лет. В колледжи и другие средние профессиональные учебные заведения могут поступать после 9 класса, в 16 лет. Поэтому численность выпускников средних школ должна быть скорректирована с учетом этих учащихся. Кроме того, студентами вузов вечерней и заочной формы обучения могут стать лица более старших возрастных групп. Некоторые из них могут получать второе профессиональное образование. Поэтому их надо добавлять в прогнозируемое число принятых в вуз студентов. Прогнозируемая пропорция распределения студентов вузов по формам обучения может зависеть от государственной политики в сфере образования. Вечерняя и заочная формы обучения предполагают трудовую деятельность учащихся. Поэтому их развитие может быть связано с преодолением дефицита рабочей силы в стране, что наблюдается в последнее время из-за сокращения численности населения, в том числе трудоспособного возраста.

Численность обучающихся по образовательным программам начального, основного и среднего общего образования зависит от численности населения соответствующих возрастных групп, то есть от демографических прогнозов. При этом в прогнозных расчетах надо учитывать, что родившиеся в соответствующем году только через 17 лет смогут стать студентами вузов.

Важным фактором, влияющим на число студентов вузов и количество принятых на первый курс этих учебных заведений, является государственная политика в отношении подготовки соответствующих кадров. Такая политика должна основываться на количественной оценке спроса эконо- мики на специалистов определенных профессий в прогнозируемом периоде. Речь идет о профессиональном статусе потенциальных работников – со средним профессиональным или высшим образованием. Для этого требуется составить балансы трудовых ресурсов по соответствующим профессиональным группам (фактическое наличие и потребность в работниках). Та- кой баланс может быть отправной точкой для подобных прогнозных балансов. Кроме того, следует учитывать распределение студентов по формам обучения: очное, очно-заочное (вечернее) и заочное.

Если страна нуждается в подготовке нужных специалистов, то профессиональное их обучение для потенциальных учащихся должно быть бесплатным, то есть финансироваться государством. Для обучающихся из бедных семей целесообразно предусмотреть выплату стипендий хотя бы на уровне прожиточного минимума.

Основные выводы

Прогнозирование показателей, относящихся к системе высшего и среднего профессионального образования, является сложным и трудоемким процессом. Прогнозные расчеты в этой области экономики не могут быть ограничены только экстраполяционными методами. Для прогнозирования данных показателей нужно сформировать обширную базу фактических индикаторов, которые могут быть получены на основе специально проведенных выборочных обследований с участим государственных структур и бизнес-сообщества. При проведении прогнозноплановых расчетов в системе высшего и среднего профессионального образования могут быть использованы предлагаемые в данном статье методические подходы.