Библиографическое описание:

Зонин Н. А., Лунин В. Е. Демографические факторы и объем рынка высшего образования (на примере Калининградской области) // Молодой ученый. — 2015. — №10.2. — С. 31-34.

В статье рассмотрено влияние демографических факторов на емкость рынка образовательных услуг в сфере высшего профессионального образования. Авторами были построены регрессионная и трендовая модель развития рынка образования в Калининградской области по данным с 2005 по 2014 год. Был сделан вывод о корреляции рождаемости и поступлений в высшие учебные заведения региона и дан прогноз численности поступающих в 2015 году в вузы Калининградской области абитуриентов.

Ключевые слова: прогнозирование емкости рынка образовательных услуг, демографические факторы, рынок услуг высшего образования.

 

Проблематика функционирования системы высшего образования характеризуется следующими факторами: переход на многоступенчатую систему высшего образования, смена образовательных стандартов, последствия спада рождаемости 1990-х гг. прошлого века, необходимость соответствия направленности и качества образовательной деятельности динамично меняющимся потребностям экономики, регионализация. Обостряется конкурентная борьба на рынках образовательных и научных услуг, и далеко не все вузы способны поддерживать и повышать эффективность своей работы в этих условиях, что подтверждается сокращением числа вузов и их филиалов, а также отчасти сокращением штатов в тех вузах, что остаются на рынке.

В настоящее время возрастает степень самостоятельности и автономности вузов. Это предоставляет новые возможности, но предполагает и большую ответственность. вузам необходимо самостоятельно исследовать рынок, прогнозировать его тенденции и, исходя из этого, планировать свою деятельность. Одним из ключевых показателей в этом смысле является объем рынка (в нашем случае – число абитуриентов). На уровне здравого смысла зависимость числа абитуриентов от демографических факторов кажется очевидной, однако, как известно, здравый смысл далеко не всегда соответствует научной истине, а если в данном случае это и так, для того, чтобы это знание принесло практическую пользу, необходимо четко установить характер этой зависимости.

Несмотря на актуальность исследований, позволяющих спрогнозировать объем рынка образовательных услуг, авторы обнаружили, что эта тема мало разработана в современных российских источниках. Это  и обусловило целеполагание данного исследования – понять, каким именно образом рождаемость влияет на рынок образования в Калининградской области, предпринять попытку сделать выводы из полученной информации, составить прогноз развития рынка на ближайшие периоды времени.

В исследование используются данные о поступлении студентов в высшие учебные заведения за период времени 14 лет (с 2000 по 2014 год). Дата рождения этих студентов 1983 – 1997 год (учитывая средний возраст абитуриента 17 лет).

 

Рис. 1.  Динамика рождаемости и поступлений в высшие учебные заведения

Источник: рассчитано авторами по [4]

 

По графику можно выдвинуть гипотезу об обратной (2000 – 2007 год) и прямой (2007 – 2014 год) взаимосвязи двух величин. Далее для подтверждения данной гипотезы необходимо провести корреляционный анализ, который позволит ответить на вопрос, есть ли зависимость между двумя величинами. Корреляция вычислялась по средствам соответствующей функции в программном продукте Microsoft Excel.

На весь период времени с 2000 по 2014 год обнаружена слабая связь – коэффициент корреляции равен 0,065. Но при разбиении всего периода на две части с 2000 – 2007 и с 2007 – 2014 обнаружена взаимосвязь. Коэффициент корреляции для 2000 – 2007 годов равен -0,73, что уже говорит о сильной обратной связи между признаками. А коэффициент корреляции для 2007 – 2014 годов равен 0,95, что говорит уже о сильной прямой связи. По этим причинам и получился общий коэффициент корреляции приближенный к нулевому значению, так как до 2007 года была сильная обратная корреляция, а после 2007 года была сильная прямая корреляция.

Из найденных коэффициентов корреляции и графика один можно сделать несколько выводов. С периода 2000 по 2007 год, наблюдается повышение спроса на высшее образование в Калининградской области. К 2007 году на рынке появилось насыщение. То есть спрос высшего образования достиг своего пикового значения. Что и подтверждает дальнейшая тенденция 2007 - 2014 года, количество родившихся абитуриентов в 1990 - 1997, практически соответствует, количеству поступивших 2007 – 2014  в высшие учебные заведения. Можно предположить, что все это связано с тенденциями в обществе, о необходимости высшего образования.

Полученные данные позволяют сделать вывод о возможности прогнозирования развития рынка образования в Калининградской области.

На основе имеющийся информации можно построить регрессионную модель по данным с 2005 по 2014 год. А также на основе этих данных можно построить трендовую модель и сравнить значения нескольких моделей для улучшения качества прогноза.

Регрессионная модель была построена при помощи внутренней функции Microsoft Excel – анализ данных (таблица 1), и пакета анализа STATISTICA (рис. 2). За Y был взят фактор – количество поступивших абитуриентов в 2005 – 2014 году, за X фактор – родилось человек в 1988 – 1997 годах.

Таблица 1

Регрессионная модель

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Дисперсионный анализ

Множеств. R

0.8903

 

SS

MS

F

R-квадрат

0.7927

Регрессия

16.98

16.98

30.59

Нормир. R-квадрат

0.7668

Остаток

4.44

0.56

 

Станд. ошибка

0.7451

Итого

21.43

 

 

Наблюдения

10

 

 

Коэффициент

Станд. ошибка

t-стат.

P-Знач.

 

Y-пересечение

2.39

1.16

2.07

0.07

Переменная X 1

0.66

0.12

5.53

0

 

Источник: рассчитано авторами

 

Так как Fрасч = 30,59, а Fтабл = 5,32 то при данном уровне значимости (95%), нулевая гипотеза опровергается (Fрасч > Fтабл), что означает статистическую значимость полученной модели.

Окончательный вид модели:

На основе регрессионной модели прогноз на 2015 год составил – 7,43 тыс. человек. Средняя ошибка регрессионной модели за 10 лет составила 0,52 тыс. человек.

Второй прогноз будет опираться на методику аналитического выравнивания по тренду. Данная методика опирается на выявление аналитической формы тренда  и оценке его параметров.

            Для рынка образовательных услуг Калининградской области  лучший тренд принял форму:

 

Средняя ошибка аппроксимации для логарифмического тренда составила 15,43%, что говорит о «хорошей» точности модели.

Прогноз поступающих абитуриентов на рынке высшего образования Калининградской области на 2015 год по данной модели составляет 6106 человек.

На основе изложенной информации можно сделать вывод, что корреляция на рынке образовательных услуг присутствует. Графическая интерпретация прогноза изображена на рисунке 2.

 

Рис. 2. Логарифмическая линия тренда

Источник: рассчитано авторами

 

Прогноз развития рынка на 2015 год по регрессионной модели составил: 7,43 тыс. человек, а прогноз по логарифмическому тренду составил 6106 человек с доверительным интервалом, учитывающим колеблемость [3,46; 8,74].

Консенсус прогноз: 6768 человек

 

Литература:

1.      Значимость коэффициента корреляции // Сайт «Статистика». 2014. URL: http://www.statistica.ru/theory/znachimost-koeffitsienta-korrelyatsii-doveritelnyy-interval/ (дата обращения: 02.02.2015).

2.      Левина Р.С., Лукьянова Н.Ю. Планирование и прогнозирование в маркетинге: Учебное пособие для обучающихся по направлению 080200.62 "Менеджмент" (профиль “Маркетинг”) / Калининград: БФУ им. И. Канта, 2013.

3.      Надеин Н.В. Направление оценки конкурентоспособности вузов на рынке образовательных услуг // Актуальные вопросы экономических наук 2015. № 42. С. 115-120.

4.      Статистика рождаемости (1983 - 1997 гг.) и количества поступивших абитуриентов в вузы Калининградской области (2000 - 2014 гг.) // Официальный сайт Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Калининградской области. 2014. URL: http://kaliningrad.gks.ru (дата обращения: 02.02.2015).

5.      Фролко М.С.   Проблемы функционирования вузов на рынке образовательных услуг; Вестник Северо-Кавказского государственного технического университета. 2010. № 1 (22). С. 201-205.

 

 

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle