Спрос на благо «высшее профессиональное образование»

Рассмотрим особенности формирования спроса на благо «высшее профессиональное образование» первоначально конкретизировав особенности самого блага и предпосылки его формирования для потребительского рынка.

Как отмечает ряд исследователей «в рамках перехода российской системы высшего профессионального образования на новые федеральные государственные образовательные стандарты образование в высшей школе стало осуществляться на компетентностной основе» . В этой связи возникла возможность определения социально-экономических векторов экономического поведения на рынке труда под которыми стали понимать «систему ориентиров личности, выступающую идеальными образцами поведения и определяющую мотивационные установки человека на рынке труда, где в качестве ценностных основ поведения соискателей на рынке труда рассматривается образование, а социальные основы поведения на рынке труда определяются социальным контекстом»[1] [2].

В этой связи, экономическое поведение несомненно связано и предопределено последующим выбором рабочего места и ожидаемых от него экономических благ в виде преимущественно материального приращения.

Накопленный исследовательский опыт изучения экономического поведения в вопросе потребительского выбора программ профессиональной подготовки отмечен в исследованиях следующих ученых.

«В работах Н. Смелзера и Т. Парсонса заложены теоретические основы становления экономической социологии как отдельного научного направления, в рамках которого предметом утверждается экономическое поведение человека в хозяйственной жизни.

В отечественной науке рассмотрение экономического поведения нашло отражение в трудах по экономической социологии Т.Н. Заславской, Р.В. Рыбкиной, Ю.В. Веселова, В.В. Радаева, В.И. Верховина, М.С. Халикова, Н.Н. Зарубиной, Г.Н. Соколовой, О.В. Кобека. Исследованию поведенческих стратегий молодежи на российском рынке труда также посвящены работы таких учёных, как Т.Э. Петрова, Е.Л. Омельченко, Н.Н. Федотова.

Развитие социально-ценностного обоснования экономического поведения представлено в работах Д. Канемана и А. Тверски, Д. Ариели,

O. С. Дайнеко. Ценностные ориентиры молодежи описываются в работах П.А. Кязева, В.А. Сластенина, Г.И. Чижакова, С.С. Мнайдеровой.

В рамках «социологии молодежи» можно выделить исследования Т. Парсонса, М. Мида, Э. Дюркгейма, а также работы Вал. А. Лука,

P. В. Ленькова. Значительный вклад в «социологию образования» внесен Т. Парсонсом, Н. Смелзером, П. Сорокиным. Проблемы применения компетентностного подхода в рамках новых федеральных государственных стандартов высшего профессионального обучения исследовались в трудах Д.А. Иванова, И.А. Зимней, А.А. Вербицкого. Социологическая интерпретация компетентностного подхода представлена в работах С.А. Шароновой, Е.В. Прямиковой.

Исследование проблем студенческой занятости нашли отражение в трудах Г.А. Чередниченко и В.Н. Шубкина, Д.Л. Константиновского, М.А. Абрамова, Е.Д. Вознесенской, Г.С. Гончарова, В.Г. Костюка, Е.С. Попова, А.Ю. Апокина, О.Ю. Щепкина, О.С. Елкиной. Вместе с тем, вопросы совершенствования экономического поведения выпускников вузов на рынке труда в рамках компетентного подхода исследованы недостаточно.

В работах Е.П. Илясова, Н.Л.Маркиной, В.П. Щербаковой, Г. Б. Кошарной, И.А. Батаниной, О.В. Трунькина и других учёных нашли своё отражение проблемы решения вопросов, связанных с трудоустройством выпускников высших учебных заведений.

В исследованиях И.Б. Буркова, Г.Ю. Карпухина, М.В. Михай- люк, Е.А. Полушкиной, О.И. Стучевской, М.Д. Красильниковой и других учёных рассматриваются требования работодателей к выпускникам современных вузов.

Исследование данной проблематики нашло отражение в трудах представителей саратовской социологической школы - С.Г. Ивченкова, Е.Е. Немерюк, А.Ю. Слепухина, Н.В. Шахматовой, З.М. Дыльновой, С.В. Ситниковой и др.»[3].

Образовательные услуги в системе, в том числе, высшего профессионального образования, характеризуются в зависимости от способа финансирования, как общественное благо, производство которого обеспечивается государством и частное благо, спрос на которое определяется в силу существующей покупательской способности населения. Будучи общественным благом, образовательные услуги высшего профессионального образования (ВПО) характеризуются с позиции неисключаемости из потребления и неконкурентоспособности. Критерий неконкурентности формируется в силу превышения предложения образовательных услуг на сегодняшний день над спросом, что формирует существенную конкуренцию среди производителей данного блага, но не потребителей. Критерий исключаемости из потребления для блага «образовательные услуги ВПО» определяется лишь уровнем подготовки (способностями) абитуриентов, т.е. формально - результатом Единого государственного экзамена, что, по сути, означает, что наличие аттестата об окончании среднего общеобразовательного учреждения позволяет выпускнику поступить в вуз.

Определяя образовательные услуги ВПО как частное благо, следует рассматривать механизм рыночного формирования спроса и предложения, процесс ценообразования, что в свою очередь обусловлено потребительским поведением и возможностями (уровнем благосостояния) потребителей. Уровень благосостояния семей абитуриентов можно рассмотреть, проанализировав статистические данные по населению РФ в отношении формируемого ими потребительского спроса на образовательные услуги ВПО.

Доля частного сектора в образовательной сфере сократилась с практически 50% в 2009 г. до 15% в настоящее время, тем не менее оценки экономической значимости потребительского спроса на образовательные услуги высшего профессионального образования возможны в том числе и для конкретизации спроса с экономической точки зрения в силу возможных трансформаций и ценностных установок молодежи в процессе профессионального и образовательного выбора.

Распределение доли государственного и частного сектора в системе высшего профессионального образования за период 1995-2015 гг

Рис. Распределение доли государственного и частного сектора в системе высшего профессионального образования за период 1995-2015 гг.

В ранее проводимых исследованиях автора, для анализа платежеспособности населения в ответ на существующее предложение программ высшего профессионального образования в РФ были рассмотрены субъекты РФ в рамках федеральных округов по критериям:

  • • среднедушевой денежный доход населения,
  • • потребительские расходы в среднем на душу населения,
  • • среднемесячная номинальная начисленная заработная плата,
  • • ценовой диапазон стоимости образовательных услуг очной формы обучения в вузах в региональных центрах субъектов РФ.

Статистической базой исследования являлись следующие данные:

  • 1. статистические данные Федеральной службы государственной статистики".
  • 2. результаты авторского мониторинга «Российский вуз глазами студентов» за период 2001 - 2009 гг.

Степень дифференциации среднедушевого денежного дохода позволял характеризовать особенности потребительского поведения большей части населения страны как схожие, определяя образовательные услуги ВПО как одно из благ, входящих в потребление населения, а представленный корреляционный анализ подтверждает возможность рассмотрения блага «образовательные услуги ВПО» как экономического, включенного в систему потребления населения.

Рассмотрим доступность блага «образовательные услуги ВПО» путем сравнения доли обучающихся на платной основе со средним доходом по региону, а также с уровнем бедности в РФ за период 2000 - 2014 гг., сделаем вывод о характере современного потребительского поведения в данном секторе, уточнив доминирующие позиции с помощью приемов аттракции.

Таблица

Расчетные данные для оценки доступности блага «образовательные услуги ВПО» в России за период 2000-2014 гг. по уровню среднего дохода и уровню бедности100

кол-во студентов (тыс. чел.) по данным ФСГС

кол-во студентов, обучающихся на платной основе (тыс. чел.) по данным ФСГС, XI

доля обучающихся в системе ВПО на платной основе, Х2

среднедушевой денежный доход населения в мес. (руб.) ХЗ

уд. вес численности населения с денежным доходом менее прожиточного минимума (в% от общей численности) Х4

2000

4270,8

1468,8

0,343917

2281,1

29,0

2005

5985,3

2982,6

0,498321

8111,9

17,7

2006

6133,1

3143,7

0,512579

10196

15,2

  • 99 По данным Федеральной службы государственной статистики: URL:http://www.gks.ru
  • 100 По данным Федеральной службы государственной статистики: URL:http:// http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/population/wages/

кол-во студентов (тыс. чел.) по данным ФСГС

кол-во студентов, обучающихся на платной основе (тыс. чел.) по данным ФСГС, XI

доля обучающихся в системе ВПО на платной основе, Х2

среднедушевой денежный доход населения в мес. (руб.) ХЗ

уд. вес численности населения с денежным доходом менее прожиточного минимума (в% от общей численности) Х4

2007

6208,4

3276,8

0,527801

12602,7

13,3

2008

6214,8

3356,2

0,540033

14940,6

13,4

2009

6135,6

3371,7

0,549531

16856,9

13,2

2010

7949,8

н/д

-

18985

12,5

2011

6490,0

н/д

-

20780

12,7

2012

6075,4

930

0,153076

23221

10,7

2013

5646,7

884,7

0,156676

25928

10,8

2014

5209,0

803,5

0,154252

27776

11,2

Условиями Гаусса-Маркова при построении множественной регрессии определяем следующие:

  • 1. Модель линейна по параметрам (коэффициентам), правильно специфицирована, содержит аддитивный случайный член.
  • 2. Объясняющая переменная не коррелированна со случайным членом
  • 3. Математическое ожидание случайного члена равно нулю (Е(щ)=0 для всех i)
  • 4. Случайный член гомоскедастичен (то есть его значение в каждом наблюдении получено из распределения с постоянной теоретиче- ской дисперсией: о uj =о u для всех i)
  • 5. Значения случайного члена имеют взаимно независимые распределения (щ распределен независимо от uj для всех j^i).
  • 6. Случайный член имеет нормальное распределение (необязательное, но часто используемое условие).

Таким образом общий вывод состоит в том, что метод наименьших квадратов позволяет оценивать в данном классе линейного распределения.

Регрессионная статистика представлена в таблице, где показано, что полученный R“ отражает тот факт, что включенные в модель факторы на 99% объясняют определяемую зависимость, и только 1 % неучтенных в модели факторов так же могут быть значимы для определения модели.

Таблица

Регрессионная статистика[4]

Регрессионная статистика

Множественный R

0,999981

R-квадрат

0,999961

Нормированный R-квадрат

0,999923

Стандартная ошибка

0,001093

Наблюдения

9

Дисперсионный анализ и анализ параметров регрессии позволяет сделать следующие выводу о представленной регрессии.

Так как F-фактическое значение F-критерия Фишера > значимости F-табличное, 25815,89 > 4,5Е-09, то корреляционно-регрессионную модель следует считать адекватной, и гипотеза о несостоятельности регрессии отвергается. Критическое значение tKp найдено для уровня значимости а = 5% и числа степеней свободы к = 9-4-1=4 и составляет величины tKp = 2,776. По отношению к данному значению оценим t- статистику коэффициентов.

Для свободного коэффициента а = -0,3265 определена статистика ta = -2,49, что меньше значения tKp, значит свободный коэффициент не значим при требуемом уровне значимости р = 0,05, но им нельзя пренебречь при регрессионном моделировании.

Для коэффициента регрессии (3[= 1,024 определена статистика %| = 109,66, что по модулю больше значения tKp, значит данный коэффициент регрессии является значимым.

Для коэффициента регрессии (З2 = -1,024 определена статистика tp2 = -95,71, что по модулю больше значения tKp, значит данный коэффициент регрессии является значимым.

Для коэффициента регрессии |3з = 0,0079 определена статистика tp = 2,01, что по модулю меньше значения tKp, значит данный коэффициент регрессии является не значимым, его можно исключить из модели.

Для коэффициента регрессии (34 = 0,015 определена статистика tp4 = 1,33, что по модулю меньше значения tKp, значит данный коэффициент регрессии является не значимым, его можно исключить из модели.

Таким образом построение регрессии с учетом только значимых коэффициентов позволяет несколько увеличить показатели оценки регрессии, значимыми при уровне значимости р=0,05 являются переменные XI и Х2.

Выводы о значимости коэффициентов модели сделаны на уровне значимости а=5%.

Рассматривая столбец «Р - значений», отметим, что свободный коэффициент а можно считать значимым на уровне 0,067 = 6,7%; коэффициент регрессии (33 - на уровне 11,5%; коэффициент регрессии (34 - на уровне 25,3%.

Оценивая регрессию по бета коэффициентам, можно отметить, что количество студентов положительно зависит от количества студентов, обучающихся платно, а также от среднего уровня дохода населения и гораздо в меньшей степени уровня прожиточного минимума. Отрицательная зависимость определяется между количеством студентов и долей обучающихся платно, что отвечает основным принципам потребительского поведения и рационального выбора.

Выбор специальности для студентов характеризуется как выбор рационального потребителя, нацеленный на ожидания приращения своего дохода по окончании вуза.

Схема. Модель взаимодействия вузов, молодых специалистов и работодателей на основе концепции человеческого капитала[5]

Выбор специальности для государства в целом и распределение трудовых ресурсов в соответствии с профессиональной подготовкой по направлениям хозяйственной деятельности предопределяет сущностно значимое для перспективности и стратегии развития экономики в целом явление человеческого капитала. В этой связи человеческий капитал представляет интегрированный показатель учета включенности и взаимовлияния таких переменных, как учреждения профессиональной подготовки, численность потенциальных абитуриентов, распределение работодателей и возможности рынка труда, что может быть условно задано в виде схемы, позволяющей описать вероятные векторы социально-экономического поведения трудовых ресурсов в процессе формирования рабочей силы в современных социально-экономических условиях.

  • [1] Потравная Е.В. Социально-ценностные векторы экономического поведения выпускниковвузов на рынке труда // Автореф. дисс. на соискание уч. ст. к.с.н. Саратов, 2016. С. 12
  • [2] Там же.
  • [3] w Потравная Е.В. Социально-ценностные векторы экономического поведения выпускниковвузов на рынке труда // Автореф. дисс. на соискание уч. ст. к.с.н. Саратов, 2016.
  • [4] Регрессия построена на основе статистических данных Федеральной службы государственной статистики
  • [5] Потравная Е.В. Социально-ценностные векторы экономического поведения выпускниковвузов на рынке труда // Автореф. дисс. на соискание уч. ст. к.с.н. Саратов, 2016. С. 18.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >