Методология экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учётом критерия занятости тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | доктор экономических наук |
| Автор | Бурков, Алексей Владимирович |
| Место защиты | Самара |
| Год | 2009 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.12 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Методология экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учётом критерия занятости"
На правах рукописи
БУРКОВ АЛЕКСЕИ ВЛАДИМИРОВИЧ
МЕТОДОЛОГИЯ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ С УЧЁТОМ КРИТЕРИЯ ЗАНЯТОСТИ
Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук
1 3 МАЙ 2010
Самара 2009
004602019
Работа выпонена в Самарском государственном экономическом университете
Научный консультант - доктор экономических наук, профессор
Зарова Елена Викторовна
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Архипова Марина Юрьевна
доктор экономических наук, профессор Сажин Юрий Владимирович
доктор экономических наук, профессор Тихомиров Николай Петрович
Ведущая организация - Тамбовский государственный
университет им. Г.Р. Державина
Защита состоится 22 мая 2010г. в 11 ч. на заседании диссертационного совета Д 212.214.04 при Самарском государственном экономическом университете по адресу: ул. Советской Армии, д. 141, ауд. 325, г. Самара, 443090
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного экономического университета
Автореферат разослан 21 апреля 2010 г.
Ученый секретарь диссертационного совета
Леонтьева Т. И.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Современное инновационное производство, основанное на информационных технологиях, требует соответствующей рабочей силы, обладающей высоким интелектуальным потенциалом и профессиональными компетенциями. Качество и конкурентоспособность высшего профессионального образования имеют сегодня определяющее значение для устойчивого развития России. Российское государство уделяет большое внимание повышению эффективности высшего профессионального образования и предъявляет высокие требования к качеству выпускников высшей школы. Образование является одним из приоритетных национальных проектов.
Актуализация внимания к качеству высшего образования и обсуждение его критериев обусловлены двумя взаимосвязанными проблемами, вставшими перед российским обществом:
Х низкое качество высшего профессионального образования и его несоответствие потребностям современной экономики;
Х невостребованность специалистов-выпускников вузов на современном российском рынке труда.
С середины прошлого столетия высшее образование стало массовым - оно стало доступным большей части населения страны. С начала 90-х годов число вузов в Российской Федерации возросло в 2 раза, а численность студентов - в 2,6 раза. Значительное увеличение численности студентов в стране привело к снижению затрат на образование одного студента. В конце 80-х и в течение 90-х годов прошлого столетия произошло существенное снижение качества и конкурентоспособности будущих специалистов.
В течение последних десятилетий система высшего образования развивалась неадекватно потребностям экономики страны не только по качеству выпускаемых специалистов, но и по структуре их подготовки. В официальных материалах круглого стола по теме Взаимодействие бизнеса и образования в реализации приоритетного национального проекта Комитет Государственной думы по образованию и науке, Совет ректоров российских вузов констатируют перепроизводство в стране дипломированных специалистов, нарушение баланса между их количеством и реальной потребностью данной категории трудовых ресурсов. Ссылаясь на данные статистики, участники круглого стола обращают внимание на то, что из 1,5 мн. специалистов, ежегодно
выпускаемых высшей школой, отечественный рынок труда и бизнес-сообщество способны принять лишь 500 тыс. чел.1
На несбалансированность объемов и профилей подготовки специалистов с потребностями российского рынка труда и на необходимость устранения этого дисбаланса прямо указывается в Концепции действий на рынке труда на 2008-2010 годы, принятой распоряжением Правительства Российской Федерации от 15 августа 2008 г. № 1193-р.
Таким образом, л...произошел разрыв между отечественной системой образования и экономикой2. Молодые специалисты с высшим образованием после окончания высшего учебного заведения стали испытывать трудности при трудоустройстве по специальности. На российском рынке труда сложилась проблема, известная под названием проблемы over-educated. Специалисты с высшим образованием, работая не по специальности, выпоняют функции, не требующие высокой квалификации. Появились безработные, окончившие вузы. В конце 2008 года около 834 тыс. чел. до 29 лет являлись безработными. Сегодняшние выпускники вузов стали одной из слабозащищенных в социальном отношении групп населения.
Высокое качество высшего профессионального образования становится актуальным и в связи с интеграцией России в международное образовательное пространство, международным обменом студентов, глобализацией экономики и вхождением российской системы высшего образования в Болонский процесс. Высшая школа России дожна соответствовать мировым стандартам качества. В ней дожны быть создана механизмы непрерывного повышения качества, обеспечивающего конкурентоспособность российского высшего образования на международном рынке образовательных услуг, а российских специалистов - на международном рынке труда.
Таким образом, повышение качества высшего образования становится стратегической задачей России, все более и более важным условием деятельности высших учебных заведений страны.
Степень разработанности проблемы. Проблемы качества высшего
Материалы круглого стола по теме Взаимодействие бизнеса и образования в реализации приоритетного национального проекта, проведенного в г.Санкт-Петербурге 10 марта 2006г. // Официальные документы в образовании. - 2006,- № 10,-С.60.
Эффективное партнерство высшей школы и бизнес-сообщества как условие качества и конкурентоспособности российского образования: законодательный аспект (рекомендации парламентских слуиюний) // Официальные документы в образовании. -2006,-№13,- С. 88.
образования впервые были сформулированы в работах европейских специалистов.
В Англии в 90-е годы XX века проблемами высшего образования и его оценки занимались М. Фрезер, Алан Эшворт и Роджер Харвей, Рональд Барнет, Альма Крафт, Урбан Дахлов, Джон Харрис, Майкл Шэтток, Андрэ Старополи, Рональд Вельд, Диана Грин, Лео К.Дж. Гедегебууре, Питре A.M. Маасен и Дон Ф. Вестерхейден, Х.Р.Келз, May рис Коган и др3. В США проблемы оценки качества высшего профессионального образования были проанализированы в работах С.Бел, Б.Хагерти, Д.Старк, Л.Харвей, Д.Грин, И.Л.Ратклиф, Х.Р.Келз и др4. В Нидерландах - А.И. Вростайнстийном5.
В России качество высшего профессионального образования стало исследоваться с конца 90-х годов. Проблемам качества российского высшего образования посвящены работы IO.C. Абрамовой, Г.А. Бордовского, Е.Е. Бухтеевой, Л.И. Вареновой, A.A. Ветровой,
B.И. Вовна, Е.Д. Волоховой, Е.Ю. Гирба, Л.А. Голуб, Г.Л. Громыко,
C.П. Докиной, С.С. Донецкой, С.П. Ерковича, Н.Ф. Ефремовой, Д.Ф. Закировой, Ю.А. Захарова, И.А. Зимней, Б.И. Искакова, В.Г. Казановича, С.М. Калабина, Н.П. Калашникова, З.И. Капелюк, О.М. Карпенко, В.Г. Кинелева, A.A. Киринюка, Н.В. Ковалевой,
Frazer М. Assuring Quality in Higher Education: A Blueprint for Future. Higher Education Supplement Quality Debate Conference, 1993. - P. 43A!lan Ashworth and Roger Harwey. Assessing Quality in Further and Higher Education: London: Jessica Kingsley Publishers, 1994, 52 p.; Ronald Barnett. Improving Higher Education: Quality Care. London: SRHE / OPEN University Press, 1992, 217p.: Alma Craft. Quality Assurance in Higher Education. Proceedings of an International Conference. London: The Falmer Press, 1992, 250 p.; Urban Dahlof, John Harris, Michael Shattock, Andre Staropoli and Roeland Veld. Dimension of Evaluation in Higher Education. London: Jessica Kingsley Publishers, 1991, 192 p. ; Diana Green. What is Quality in Higher Education? London: SRHE / OPEN University Press, 1994,120 p.: Leo C.J. Goedegebuure, Peter A. M. Maassen and Don Westerheijden (eds). Peer review and Performance Indicators: Quality Assessment in British and Dutch Higher Education. Utrecht: CHEPS. 1990.-226 p. H.R. Kells. Self- Regulation in Higher Education. A MultiNational Perspective on Collaborative Systems of Quality Assurance and Control. London: Jessica Kingsley Publishers, 1992, 163 p.: Marius Kogan (ed). Evaluating Higher Education. London: Jessica Kingsley Publishers, 1989, 220p.).
4 Bell C. What is hell quality? // C. Bell. Fitness for Purpose. Guildford: SRHE? 1985; Hagerty B, Stark J/ Comparataive Levels of Accreditation / Journal of Higher Education. Vol. 60. No. I. 1989: 988; Harvey L. and Green D. Defining Quality? //Assessment and Evaluation in Higher Education. 993. Vol. 8. I; Kills H. R. Self-Study Processes for Post-Secondary Institution. New York: Macmillan,I998; Ratchffe LL. Assessment, Accreditation and Evaluation of Higher Education in the US / Quality in Higher Education .Vol .2. N^. April, 996,p.73.)
5 Vroeijenstijn A.L Improvement and Accountability: Navigating between Scylla and Charybdis. Guidt for External Quality Assessment in Higher Education, Higher Education Policy Series 30. А также на русск: Вростайнстийн, А.И. Оценка качества высшего образования. Рекомендации по внешней оценке качества вуза. Ч М.:МНЭПУ, 2000. -180 е.).
Г.С. Ковалевой, Б.К. Коломиец, С.В Коршунова, В.Ж. Куклина, A.A. Кушеля, Б.Х. Ланда, А.Г. Левинсона, Б.Г. Литвак, А.Н. Майорова, Т.В. Макаровой, В.В. Мельника, В. Мешакина, В.А. Москинова, Р.В. Музыченко, О.Г. Нефедовой, О.Н. Онищенко, Б.П. Плышевского, Н.И. Попова, А. Прокофьева, Б.А. Савельева, H.A. Селезневой, O.A. Силаева, Л.М. Струминской, А.И. Субетго, Е.В. Сумароковой, Ю.Г. Татура, Д. Татьянченко, И.И. Трубиной, К.С. Фарино, И.Б. Федорова, Е.В. Филюк, A.A. Френкеля, Е. Хрыкова, М.Б. Челышковой, А.И. Чучалина, В.Д. Шадрикова, E.H. Шувалова, Е.М. Юртановой и др.
Эти исследователи обозначили разнообразные подходы к определению качества высшего образования и предложили различные критерии его оценки. Большой вклад в создание национальной модели оценки качества высшего профессионального образования внесли специалисты-ученые Национального аккредитационного Агентства в сфере образования E.H. Геворкян, Г.Н. Мотова, В.Г. Наводнов, М.В. Петропавловский, В.Ж.Куклин, A.C. Масленников, Б.А.Савельев, Д.И. Петров, А.П. Паскаль и др., разработавшие не только системы показателей качества образования и механизм комплексной оценки деятельности вузов, но и применившие к этой процедуре статистико-математические модели, методы и методологии.
В настоящее время в России, как и в ряде европейских стран, существует и внедрена в практику национальная модель оценки качества образования через процедуру аккредитации вузов. Найдены и смоделированы параметры оценки качества высшего образования на этапах приема абитуриентов в вуз, процесса обучения студентов и выпуска специалистов. Создана юридическая база оценки качества высшего профессионального образования.
Создание национальной модели государственной аккредитации - это существенный шаг, которое проделало российское общество на пути по обеспечению качества высшего профессионального образования. Однако развитие российского экономики, существенные изменения на рынке труда специалистов, современный мировой экономический кризис, обостривший проблему занятости, поставили перед высшим образованием, специалистами и учеными, работающими в этой области, новые задачи. Одна из них Ч дальнейшее совершенствование и допонение оценки качества высшего профессионального образования современными методиками и методами комплексных исследований с учетом критерия занятости выпускников вузов на рынке труда. И, как представляется, важную роль в решении проблемы оценки качества высшего образования и определения степени компетентности
специалистов-выпускников вузов призвано сыграть статистическое исследование и моделирование закономерностей, проявляющихся во взаимодействии трёх потоков информации о системообразующих элементах современного общества: высшем образовании, рынке образовательных услуг и рынке труда, обеспечивая тем самым процессы модернизации высшего образования.
Статистика и статистико-математическое моделирование процесса оценки качества высшего образования позволяют:
1) проводить сравнительный анализ качества высшего образования на федеральном и региональном уровнях;
2) разрабатывать индикаторы конечных результатов деятельности вузов;
3) оценивать занятость специалистов-выпускников вузов и их безработицу;
4) проводить статистическое наблюдение участия населения в непрерывном образовании (переобучении, допонительном образовании, повышении квалификации и т.д.);
5) проводить сопоставление российской и международных моделей оценки качества высшего профессионального образования.
Вышеназванные возможности делают управление высшим образованием более эффективным, что может повысить его качество, сделать российское образование более конкурентоспособным на мировом рынке образовательных услуг, будет способствовать большей востребованности российских специалистов на международном рынке труда.
Несмотря на то, что статистика образования, как особая отрасль государственной статистики возникла недавно, уже достигнуты серьезные успехи в решении теоретических и методологических проблем информационного обеспечения управления высшей школой. Но еще многое предстоит сделать.
В целях достижения уровня российского высшего образования, эквивалентного мировым образовательным стандартам, необходимо разработать новый набор показателей контроля качества образования, индикаторов образовательной статистики, создать новые комплексные методики и методы статистического исследования высшего образования. Эту задачу поставило Российское правительство перед статистикой образования6. В связи с этим возникает острая необходимость в разработке современных статистическо-
6 Доклад, подготовленный к заседанию Госсовета России, состоявшемуся 24 марта 2006 года О развитии образования в Российской Федерации // Официальные документы в образовании. - 2006. -Л? 4,- С.13.
математических моделей оценки качества высшего образования с учетом вероятности трудоустройства выпускников вузов.
Гипотеза исследования. В качестве рабочей гипотезы диссертационного исследования выдвинуто предположение о том, что высшее образование, функционирующее в рыночных условиях, испытывает на себе влияние рынка, меняется и само становится элементом рыночных отношений. В России, как и во всем мире, появися рынок образовательных услуг, в учебные планы специальностей введен национально-региональный компонент, ориентирующий вузы на учет особенностей и запросов региональных рынков труда, возникла конкуренция, невостребованность и безработица среди специалистов-выпускников вузов. С переходом к рынку, демократизацией и появлением в высшей школе платного образования российское общество стокнулось с проблемой несоответствия качества высшего профессионального образования запросам современной инновационной экономики, что еще более усугубило проблему трудоустройства молодых специалистов.
По мнению диссертанта, в настоящее время оценка качества российского высшего образования нуждается в допонительных статистических индикаторах и методиках выявления закономерностей: оно дожно быть оценено с точки зрения потребностей рынка труда и требований работодателей. Несмотря на то, что государство через процедуру государственной аккредитации осуществляет контроль качества высшего образования, а в вузах существуют внутривузовские системы контроля качества образования, объективную оценку своих компетенций специалист-выпускник вуза получает только на рынке труда. Следовательно, необходимы методики, модели и методы оценки качества специалистов через призму их занятости на рынке труда, которые бы позволили с определенной долей уверенности говорить о соответствии уровня качества подготовки специалистов требованиям рынка труда.
Поэтому полагаем, что необходимо исследовать систему факторов, влияющих на трудоустройство специалистов, создать модель оценки процесса их трудоустройства и на её основе разработать статистические индикаторы и методологию статистической оценки и моделирования закономерностей, характеризующих востребованность специалистов с высшим образованием.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методологии экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учетом критерия занятости выпускников вузов, что позволит наиболее эффективно
производить оценку качества высшего профессионального образования и управлять этим качеством.
Для достижения указанной цели в исследовании поставлены следующие задачи:
- разработать теоретические основы моделирования качества высшего профессионального образования с использованием критерия занятости выпускников вузов. Это требует анализа понятия качество высшего образования, определения значения конкурентоспособности и занятости специалистов в моделировании критериев качества высшего образования, определения средства и методов моделирования качества высшего профессионального образования;
- проанализировать общее и особенное в международном и российском опыте моделирования качества высшего профессионального образования. Для этого дать анализ международных моделей оценки качества высшего образования; сравнить американскую и российскую модели оценки качества высшего профессионального образования; систематизировать, обобщить и выпонить критический анализ статистико-математических методов и методик оценки качества высшего образования, разработанных российскими и зарубежными учеными;
определить методологию экономико-статистического моделирования влияния факторов на трудоустройство российских и американских специалистов с высшим образованием, позволяющую проводить международное сопоставление. Необходимо, используя влияние факторов уровня образования и компетентности выпускников российских и американских вузов, построить модель оценки качества высшего образования; определить наиболее адекватные модели оценки качества высшего образования через вероятность трудоустройства и основания нового бизнеса;
- сформулировать теоретическое и методологическое обоснование статистического обеспечения моделирования оценки качества высшего профессионального образования. Разработать методику эконометрического моделирования занятости специалистов с целью использования ее для оценки качества российского высшего образования; исследовать систему факторов и создать модель оценки качества высшего образования с использованием критерия занятости выпускников вузов; выявить и количественно оценить влияние факторов на трудоустройство выпускников российских вузов.
Объект исследования. Объектом исследования выступают система высшего профессионального образования, высшие учебные заведения и
специалисты с высшим образованием с учётом их занятости на рынке труда.
Предмет исследования. Предметом настоящего исследования является методология экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учётом критерия занятости специалистов с высшим образованием.
Теоретико-методологическая основа работы. Теоретическую и методологическую основу диссертации составили труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные экономике и статистике образования, эконометрике, рынку труда, рынку образовательных услуг, качеству высшего образования: Т.Н. Агаповой, С.А. Айвазяна, О.Э. Башиной, И.К. Беляевского, Л.А. Данченок, A.M. Дуброва, Т.А. Дубровой, М.Р. Ефимовой, Г.Т. Журавлева, Е.В. Заровой, М.В. Карманова, И.А. Корнилова, В.И. Кузнецова, Ю.П. Лукашина,
B.Г. Минашкина, B.C. Мхитаряна, М.Г. Назарова, Л.И. Нестерова,
C.А. Орехова, Б.Т. Рябушкина, H.A. Садовниковой, А.Е. Суринова, А.Н. Устинова, Я.А. Фомина, К.Г. Чобану, И. Шумпетера, П. Друккера.
В качестве исследовательского инструментария использованы методы регрессионного и корреляционного анализа, методы факторного анализа, структурных уравнений, методы нейронных сетей, логит-моделей и пробит-моделей, а также табличные и графические методы и модели представления результатов исследования.
Для обработки исходной информации применялись пакеты программ: "Statistica", "SPSS" , "Curve Expert", "Microsoft Excel".
Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики, данные статистической отчётности Департамента Федеральной государственной службы занятости населения по Российской Федерации, официальные статистические данные Национальной научной ассоциации США.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК Федерального агентства по образованию РФ (по экономическим наукам). Содержание диссертационной работы соответствует пункту 3 "Статистика" (3.1 "Методы статистического измерения социально-экономических явлений, обработки статистической информации, оценка качества данных наблюдений; организация статистических работ", 3.4 "Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований") Паспорта специальности 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика.
Научная новизна исследования. Новизна научных результатов, полученных автором в ходе данного исследования, заключается в теоретическом обосновании и разработке методологии экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учетом критерия занятости специалистов-выпускников вузов.
Положения, выносимые на защиту. К основным положениям работы, которые характеризуют научную новизну и выносятся на защиту, относятся следующие.
1. Исследованием доказано, что образовательные услуги в условиях современного рынка являются товаром, обладающим особыми рыночными признаками качества: конкурентоспособность, востребованность со стороны конечных потребителей, рыночная цена. Специфика этих признаков применительно к образовательной услуге заключается в том, что в настоящее время потенциальный потребитель этой услуги и иные заинтересованные лица не владеют необходимой информацией о качестве - главной характеристике любого товара, работы или услуги, что не дает объективного представления о востребованности в будущем полученного ими образования. Оценку качества образования следует рассматривать как массовый процесс, содержащий общие и частные закономерности, исследуемые статистическими методами.
2. Обоснована необходимость статистического исследования качества высшего профессионального образования с использованием критериальных показателей трудоустройства специалистов-выпускников вузов на рынке труда. Определён статистический подход к оценке качества высшего профессионального образования, ориентированный на выявления устойчивых закономерностей в трудоустройстве выпускников вузов, основанный на вероятности их трудоустройства.
3. Разработаны и обоснованы новые группы экономико-статистических показателей оценки качества высшего образования: показатели назначения, характеризующие компетенции выпускника вуза, позволяющие ему успешно выпонять работу по полученной специальности; показатели надежности, то есть способности современного специалиста сохранять во времени свою профессиональную компетентность и постоянно совершенствовать свой профессионализм и лэксплуатационные показатели, отражающие востребованность специалиста-выпускника вуза на современном рынке труда, его способность приносить пользу обществу.
4. На основе обобщения, количественного и содержательного
анализа материалов государственной аттестации и аккредитации вузов за многолетний период автор выявил и раскрыл основные противоречия, которые определяют положение молодых специалистов на современном российском рынке труда. К ним он отнес: 1) разный уровень качества образовательных услуг, предоставляемых ведущими профильными высшими учебными заведениями страны, и периферийными вузами; 2) между острой потребностью государственных органов и представителей бизнеса в информации о качестве выпускаемых специалистов и отсутствием статистических критериев, определяющих это качество (индикаторов конечных результатов деятельности вузов); 3) противоречие между структурой подготовки кадров высшей квалификации и реальными потребностями рынка; 4) противоречие между потребностями вузов в статистической информации об успешной карьере своих выпускников и отсутствием такой информации.
5. Методами корреляционного, факторного анализа и причинного моделирования структурными уравнениями (ЙЕРАТН анализ) определены обобщающие факторы, влияющие на эффективность трудоустройства российских и американских специалистов с высшим образованием, и усовершенствована система методов их комплексного статистического исследования. Для российских специалистов такими факторами являются: лопыт, мотивация трудоустройства и характеристика безработицы. На эффективность трудоустройства американских специалистов влияют факторы: лопыт, лотношение к образованию и науке и характеристика бизнеса.
6. С использованием нелинейного многомерного моделирования взаимосвязей, построения и статистического анализа нейронных сетей, методов логит и пробит моделирования разработаны регрессионные модели с бинарным откликом для статистической оценки зависимости вероятности трудоустройства от представленных обобщающих факторов.
7. Предложена авторская методика, позволяющая производить оценку качества высшего образования на основе разработанных эконометрических моделей с учётом целевых параметров.
Практическое значение результатов исследования состоит в том, что предложенные в диссертационной работе статистико-математические методики и модели зависимости вероятности трудоустройства специалистов от качества, полученного высшего образования могут быть использованы государственными органами образования для оценки качества деятельности вузов, прогнозирования и формирования структуры подготовки российских специалистов.
Представленные в диссертации методы и методики статистического анализа мотуг использоваться Федеральной службой государственной статистики в статистике образования. Выявленные статистические закономерности и полученные модели могут быть использованы Правительством, Министерством образования и науки как информационная база для формирования политики в области модернизации высшего образования и оценки его качества.
Разработанные и предложенные автором диссертации статистические методики анализа занятости специалистов с высшим образованием могут быть внедрены в практику Департамента государственной службы занятости населения Российской Федерации и ее регионов. Данные, полученные на их основе, позволяют моделировать и прогнозировать востребованность выпускников вузов на современном российском рынке труда, что, в свою очередь, дает возможность планирования количества и структуры специалистов с высшим образованием.
Выводы, полученные в диссертационном исследовании, рекомендуются к использованию высшим учебным заведениям для испонения Федерального закона О высшем и послевузовском профессиональном образовании (ст. 16, п.6), закрепляющего право студентов получать от администрации высшего учебного заведения информацию о положении в сфере занятости населения Российской Федерации. Более того, используя систему факторов, влияющих на трудоустройство специалистов, высшие учебные заведения могут вносить изменения в содержание, количество и структуру подготовки выпускников, адекватные требованиям современного рынка труда.
Ряд положений работы уже используется в практике Государственного комитета Республики Марий Эл по профессиональному образованию, Марийском государственном университете и Марийском филиале Московской открытой социальной академии при перспективном планировании развития этих учебных заведении.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертации представлены на следующих российских и международных научных конференциях: Качество образования и управление по результатам (Москва, 2001); Россия и мировое сообщество в поисках новых форм стабильности (Йошкар-Ола, 2002); Прикладные аспекты статистики и эконометрики (Москва, 2003); Управление развитием регионов Российской Федерации на основе программ экономического и социального развития (на примере Республики Марий Эл) (Йошкар-Ола, 2003); Формирование
инновационной стратегии развития экономики регионов России (Йошкар-Ола, 2006); Проблемы и развитие социально-экономических систем (Йошкар-Ола, 2006); Регион - 2006: социальные и экономические проблемы развития (Йошкар-Ола, 2006); Вузовская наука - региону (Вологда, 2007); Стратегическое планирование и прогнозирование как форма управления экономикой (Йошкар-Ола, 2008); Национальные проекты России как фактор ее безопасности и устойчивого развития в глобальном мире (Йошкар-Ола, 2008); Проблемы гуманизации: традиции, новации и качество образования (Москва, 2008).
Публикация результатов исследования. Основные положения диссертации нашли отражение в 34 работах автора общим объемом 54,2 печ. л., в том числе в 4 монографиях и 30 научных статьях.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Структура диссертации определяется необходимостью решения поставленных научных задач. Диссертация объемом 361 страница построена по проблемно-тематическому принципу. Работа содержит 88 таблиц, 149 рисунков, 46 формул. Список литературы включает в себя 345 источников.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы исследования, охарактеризована научная разработанность проблемы, определены объект, предмет, цель и задачи, теоретическая и методологическая основа исследования, его информационная база, научная новизна и практическая значимость.
В первой главе диссертации Теоретические основы моделирования качества высшего профессионального образования с использованием критерия занятости выпускников вузов рассматриваются теоретические проблемы, связанные с качеством высшего профессионального образования, его моделированием в современном менеджменте высшей школы и занятостью специалистов-выпускников вузов.
Среди исследователей качества образования есть две точки зрения. Некоторые ученые считают, что нет объективных критериев для оценки качества высшего образования.7 Автор диссертационной работы относит себя к той группе исследователей, которые считают, что такие
Вроейнстийн, Л.И. Оценка качества высшего образования. Рекомендации по внешней оценке качества в вузах: научное издание - М.:МНЭПУ, 2000. - С.32-33.
критерии существуют. Научное исследование качества высшего профессионального образования, в основу которого положен поиск объективных критериев и методик его оценки, представляется автору перспективным и крайне важным для современного общества.
В научной литературе под качеством того или иного объекта или процесса принято понимать его специфическую внутреннюю сущность, видимым выражением которой является совокупность свойств данного явления. По мнению автора, это определение качества, несомненно, имеет методологическое значение. Оно фиксирует внимание исследователя на качестве как внутреннем состоянии явления или предмета, подчеркивает объективность качества. Однако в рыночной экономике модель качества приобретает некоторые специфические черты, обусловленные рынком и спросом. Большинство современных зарубежных специалистов связывают качество товаров и услуг с потреблением (Д. Джуран, А. Фейгенбаум, JI. Харвей и Д. Грин). Они считают, что предмет обладает качеством, если соответствует требованиям потребителя. Качество - это удовлетворение клиента8.
Известно, что стандарты ISO 9000:1994 и ISO 9000:2000 определяют качество как совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности удовлетворять установленные и предполагаемые потребности. Большинство российских исследователей считают указанное определение качества наиболее приемлемым. Они делают вывод о том, что с позиций экономики качество, в том числе и качество образования, предполагает не только наличие объективных особенностей качества как такового, но и включает в себя ряд социальных и субъективных моментов. Автор поддерживает мнение Е.М.Карпенко и С.Ю.Комкова, что субъективная составляющая качества - это социальная потребность, понимаемая как способность того или иного объекта (носителя качества) данную потребность удовлетворять9.
Автор диссертации рассматривает высшее образование как разновидность потребительских (образовательных) услуг, ставших в рыночных отношениях товаром. Такой подход к образованию и проведенное исследование позволили автору разработать модель
8 Бендел, Т. Наставники по качеству. Сб. кратких очерков о самых знаменитых зарубежных деятелях в области качества / пер. с англ. - М.: Стандарты и качество, 2000.;Фейгенбаум, А. Контроль качества продукции: сокр. пер. с англ.- М.: Экономика, 1986.- С.24; Diana Green. What is Quality in Higher Education? London: SRHE / OPEN University Press, 1994,120 p.; Harvey L. and Green D. Defining Quality? //Assessment and Evaluation in Higher Education. 1993. Vol. 18. 1.
Карпенко, E.M. Менеджмент качества / Е.М.Карпенко, С.Ю.Комков. - Минск: ИВЦ Минфина, 2007,-С.6-7.
взаимосвязанных компонентов различной природы, определяющих качество высшего профессионального образования в рыночных условиях. Ее составляющими являются три группы взаимозависимых компонентов: внутренние характеристики вузовского процесса, внешние воздействия, непосредственно влияющие на качество высшего профессионального образования и опосредованные внешние воздействия. Система методов и методик оценки уровня качества, принятая в современном менеджменте, дала возможность автору выделить в модели качества высшего образования наиболее существенные показатели (Рис.1).
Показатели качества высшею профессионального образования
по уровню агре- Ч комплексные
гйройанйя Свойств Ч единичные
у\по характеру1 собственно качественные Рынок
/размерности й Ч количественные ^труда;/;
прогнозируемые
ПО , соответствию Ч проектные Востребован-
стадиям жизни: Ч производственные ность свойств качества потребителями *
-*> эксплуатационные
назначения ++ Рынок образе ва-
: /по специфике характер |у-еммх свойств надёжности
экономичности ' тельных
- стандартизации и унификации услуг
Ч патентно-правовые
Рис.1. Модель классификации показателей качества высшего профессионального образования
Из многообразных характеристик качества высшего образования диссертант особо выделяет три группы показателей, имеющих, по его мнению, наибольшее значение при моделировании качества высшего профессионального образования: показатели назначения, показатели надежности качества и, так называемые, лэксплуатационные показатели. Показатели назначения Ч это качества (компетенции) выпускника вуза, позволяющие ему успешно выпонять работу по полученной специальности. Показатели надежности качества высшего образования выражают не только способность современного
специалиста сохранять во времени свою профессиональную компетентность, но и постоянно совершенствовать свой профессионализм, повышать общую культуру и умение работать в команде. Эксплуатационные показатели качества образования, полученного в вузе, по мнению автора, более широкие показатели и включают в себя другие показатели: полученная в вузе специальность и востребованность на рынке труда. И, как представляется, под ними можно понимать трудоустройство выпускника высшей школы по специальности и успешную карьеру.
Эти три группы показателей качества образования среди прочих, по мнению диссертанта, являются ведущими в деятельности вузов. Подготовка высококвалифицированных, компетентных и востребованных на рынке труда специалистов Ч главная социальная функция высшего учебного заведения. Именно рынок труда в современных условиях является индикатором результативности высшего профессионального образования.
Анализ работ Ю.С. Абрамова, А. Аврамовой, Е.Е. Бухтеевой, Л.И. Вареновой, Ю. Верпаховской, A.A. Ветровой, В.И. Вовна, Е.Д. Волоховой, С.Л. Гарновской, E.H. Геворкян, Е.Ю. Гирба, Г.Л. Громыко, С.П. Докиной, С.С. Донецкой, Н.Ф. Ефремовой, Ю.А. Захарова, И.А. Зимней, Б.И. Искакова, Н.С. Исаровой, В.Г.Казановича, С.М. Калабина, Н.П. Калашникова, Г.Е. Калистратовой, З.И. Капелюк, О.М. Карпенко, В.Г. Кинелева, A.A. Киринюк, Н.В. Ковалевой, Г.С. Ковалевой, В.Ж. Куклина, Е. Кулагина, Б.Х. Ланда, А.Г. Левинсона, А.Н. Майоровой, Т.В. Макаровой,
A.C. Масленникова, В.В. Мельника, В. Мешакина, Н. Моисеевой,
B.А. Москинова, Г.Н. Мотовой, Р.В. Музыченко, В.Г. Наводнова, О.Г. Нефедовой, О.Н. Онищенко, А.П. Паскаля, Д.И. Петрова, М.В. Петропавловского, Н. Пискунова, Б.П. Плышевского, Б.А. Савельева, В.А. Северцева, H.A. Селезневой, O.A. Силаевой, Л. Струмилиной, Л.М. Струминской, А.И. Субетто, Е.В. Сумароковой, Д. Татьянченко, И.Б. Федорова, A.A. Френкель, Б.Д. Чащихина, М.Б. Челышковой, А.И. Чучалина, В.Д. Шадрикова, E.H. Шувалова, и др., предметное моделирование конкурентоспособности и занятости специалиста на рынке труда позволили выделить следующие аспекты данной проблемы:
1) современный рынок труда предъявляет высокие требования к профессиональной подготовке специалиста с высшим образованием, его личностным качествам и общей культуре. Современный выпускник вуза дожен уметь работать в команде, уметь быстро и правильно реагировать на изменения, происходящие в сфере его
профессиональной деятельности, постоянно стремиться к обновлению своих знаний;
2) качество профессиональных знаний, умений и навыков молодых специалистов не всегда соответствует современным требованиям. Исключение составляют лишь те специалисты, которые обслуживают новейшие секторы экономики, отсутствовавшие в советский период;
3) выпускники высшей школы (юристы, менеджеры, экономисты) остаются невостребованными на рынке труда, являются безработными; многие из них работают не по специальности, полученной в вузе.
4) современной динамично развивающейся российской экономике не хватает высокообразованных и компетентных инженеров в области машиностроения, строительства, энергетики, нефтехимии, специалистов в области сельского хозяйства других важных отраслях экономики;
Подводя итог анализу теоретических основ оценки качества высшего образования, автор диссертационного исследования делает выводы:
1) в современном менеджменте высшей школы формируется представление о высшем образовании, функционирующем в условиях рынка, как элементе рыночных отношений и разновидности коммерческих потребительских услуг;
2) эта особенность современного образования актуализировала проблему качества высшего образования и поиска новых критериев его оценки;
3) среди общепринятых критериев качества высшего образования в настоящее время ведущим становится трудоустройство выпускников вузов и их успешная карьера по специальности;
4) перед современными исследователями стоит задача создания статистических показателей и моделей, конкретизирующих условия для получения качественного образования и успешного трудоустройства специалистов.
Вторая глава диссертации Международный и российский опыт моделирования качества высшего профессионального образования посвящена анализу международного и российского опыта моделирования качества высшего профессионального образования. В главе дается анализ международных моделей оценки качества высшего образования. Особое внимание обращено к американской и российской моделям.
В основу американской модели высшего образования положен принцип саморегуляции, который выражает неустанное желание всех
заинтересованных сторон (студентов и их родителей, профессуры и администрации вуза, работодателей, профессиональных союзов и других общественных организаций) улучшить систему и качество высшего образования. Специалисты называют модель оценки качества образования, существующую в США, матричной10. Она состоит из четырех элементов, независимых друг от друга в своем функционировании, но имеющих единую по назначению цель -повышение и совершенствование качества образования. Элементами этой системы являются: институциональная аккредитация, специализированная аккредитация, рейтинговая оценка и оценка личных достижений обучающегося. Американская модель оценки качества высшего профессионального образования схематично представлена на рис.2.
Рис.2. Американская модель оценки качества высшего образования
Анализ американского опыта в обеспечении современного рынка труда подготовленными и высококвалифицированными кадрами позволил диссертанту сделать следующие выводы:
во-первых, американская модель образования и подготовки высококвалифицированных специалистов является наиболее адекватной современным условиям развития рыночной экономики. Особенно интересен опыт в области переподготовки и допонительного образования, участия государства в этих процессах;
во-вторых, американское высшее образование, функционирующее в рамках развитой рыночной экономики, испытывает на себе законы рыночных отношений и подчиняется им. Учет растущей конкуренции в
10 Системы аккредитации за рубежом / Г.Н.Мотова, В.Г.Наводнов, В.Ж. Куклин, Б.А. Савельев / Предисл. В.А.Зернова. - М, 1996. - С.24.
сфере образовательных услуг и ужесточение требований со стороны работодателей к качеству высшего профессионального образования, ориентация на потребителя стали основными принципами организации образовательного процесса в американской высшей школе.
Российская модель оценки качества деятельности вузов сложилась в конце 90-х годов прошлого века. Российские вузы, успешно прошедшие процедуру государственной аккредитации, выдают своим выпускникам диплом государственного образца, что свидетельствует о государственной гарантии качества образования, полученного в данном вузе. Вуз получает такие гарантии, если его деятельность соответствует государственной модели качества высшего профессионального образования.
На основе исследований и статистической информации обо всех существующих в стране вузов были определены среднестатистические показатели качества деятельности вуза и определен их перечень11.
Сравнительный анализ аккредитационных показателей, проведенный автором диссертации, показал, что в российской модели, в отличие от американской, особо выделены те показатели, которые непосредственно относятся к качеству образования.
В настоящее время единая государственная система показателей оценки деятельности вуза включают следующие группы показателей:
Х показатели условий осуществления качественной образовательной деятельности (концепция, кадры, учебные ресурсы, финансовая состоятельность);
Х показатели качественности процесса (управление вузом, содержание образовательных программ, социальная инфраструктура, механизм гарантии качества образования и т.д.);
Х показатели результата (качество подготовки и востребованность выпускников, эффективность научно-исследовательской и научно-методической деятельности).12
Наибольший интерес для автора диссертационного исследования представляет такой показатель результата, как востребованность выпускников вуза. Уже отмечалось, что, именно трудоустройство выпускников и успешная карьера по специальности, по мнению
" Приказ Министерства образования Российской Федерации от 29.06.2000 № 1965. Перечень показателей допонен и изменен приказами Министерства образования Российской Федерации от 8 ноября 2000 № 3207, от 22 ноября 2001г. №3414, от 27 декабря 2002г. №4670 и Приказом от 30 сентября 2005 года №1938 (в ред. Приказа Рособрнадзора от 25.04.2008 №885).
Комплексная оценка высших учебных заведений / В.Г.Наводнов, Е.Н Геворкян, Г.Н Матова, М.В. Петропавловский,-М.:Центр государственной аккредитации,2003,- С.29.
диссертанта, есть важнейший показатель качества высшего образования, испытывающего на себе влияние рыночных отношений.
Однако вузовская практика показывает, что в перспективных планах развития вузов трудоустройству будущих выпускников отводится недостаточное внимание. Причиной этого, по мнению диссертанта, является отсутствие заинтересованности вузов. В анализе рынка образовательных услуг, в своей конкурентоспособности вузы имеют достаточно сильную мотивацию. Количество студентов, поступивших на первый курс, влияет на жизнедеятельность вуза сразу и непосредственно. Оно определяет объем и содержание работы деканатов, кафедр, профессорско-преподавательского состава, административно-хозяйственных структур. А в системе платного образования от количества студентов в вузе зависит еще и материальное обеспечение вуза и всего его колектива. В перспективном анализе обеспеченности своих будущих выпускников работой по специальности вуз так непосредственно не заинтересован. Количество невостребованных выпускников или работающих не по специальности, хотя и является одной из характеристик качества подготовки специалистов, непосредственно, напрямую на деятельность вуза не влияет.
Автор диссертации видит три возможных пути решения этой проблемы:
Х введение государственного планирования подготовки отдельных групп специалистов и их государственное распределение;
Х государственные органы управления образованием дожны внести в аккредитационную процедуру такой механизм (или показатель), который бы поставил оценку качества деятельности вузов в прямую зависимость от востребованности его выпускников на рынке труда и их успешной карьеры;
Х перспективным является создание при вузах малых предприятий.
Анализ научной литературы, посвященной теоретическим и
методологическим проблемам высшего профессионального образования, показал, что в настоящее время пока отсутствует единый методологический подход к анализу рынка труда и занятости выпускников вузов в контексте статистической оценки качества высшего образования. Необходимость создания методологии и методики статистической оценки качества высшего профессионального образования обоснована автором тем, что в настоящее время в статистике формируются два обособленных блока информации: информация о занятости на рынке труда и информация об образовании. Для успешного проведения модернизации высшего профессионального образования, следует добиться, чтобы эти информационные потоки пересекались, и на
выходе формировалась объективная информационная модель структуры занятости выпускников российских вузов. Эти данные необходимы для высших учебных заведений, абитуриентов и их родителей. Вузам они позволят адекватно реагировать на запросы рынка труда, не допуская нехватки или перепроизводства специалистов. Абитуриенты, опираясь на такую информацию, смогут более правильно ориентироваться на рынке образовательных услуг. Работодателям указанная информация поможет подобрать необходимый высококвалифицированный персонал для предприятий и фирм.
В связи с целями диссертационного исследования математические и статистические методы и методики, используемые при подготовке аналитических материалов к государственной аккредитации вузов, представляют для автора особый интерес. Представляется, что статистические методы могут быть успешно применены к оценке качества высшего образования.
В настоящее время при оценке качества деятельности вузов широко применяются такие методы статистических исследований и моделирования, как расслоение (стратификация), графики (графические модели), методы векторной геометрии и графической экстраполяции, методы корреляционно-регрессионного анализа, метод причинно-следственных диаграмм Исикава, диаграммы разброса (рассеивания). Более сложный аналитический инструмент представляют модели-гистограммы. При математической обработке информации о деятельности вуза широко используются диаграммы Парето, контрольные карты (модели), эпюры, дискриминантный анализ. Для оценки соответствия фактически наблюдаемой динамики показателей качества определенным стандартизированным законам (закону нормального распределения, закону биноминального распределения и т.д.) используются функции распределения вероятностных величин. Этот статистический метод контроля качества позволяет прогнозировать вероятностные векторы развития показателей качества и его количественных значений. Вышеперечисленные методы в системе методов прикладной статистики занимают следующее место (Рис. 3)
МЕТОДЫ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ
Метод графического анализа данных (Графики и гистограммы) Методы частотного анализа (Функции распределения вероятностных величин)
Дисперсионный анализ Методы анализа и упрощения геометрической структуры данных (Контрольные карты)
Классификационный анализ (Расслоение) 4-
Методы редукции данных (Корреляционный и факторный анализ) Методы анализа выживаемости
Нелинейное многомерное моделирование взаимосвязей (Диаграммы разброса, логит и пробит модели, нейронные сети, многомерный регрессионный анализ)
Причинное моделирование (Диаграммы Паретто, причинно-следственные диаграммы Исикава, методы структурных уравнений) 4-
Рнс.З. Система методов прикладной статистики, применяемых оценке качества деятельности вузов
Подводя итог исследованию, проведенному во второй главе, автор диссертации отмечает следующее:
1) в настоящее время в России создана и работает государственная модель оценки качества высшего профессионального образования;
2) разработана и законодательно закреплена система показателей качества деятельности высших учебных заведений;
3) создан статистический и математический механизм сопровождения государственной аккредитации учреждений высшего образования.
Создание национальной системы государственной аккредитации Ч это существенный шаг, которое проделало российское общество на пути по обеспечению качества высшего профессионального образования. Однако, динамика развития российского общества и его экономики, существенные изменения на рынке труда специалистов, мировой экономический кризис, обостривший проблему занятости, поставили перед высшим образованием, специалистами и учеными, работающими в этой области, новые задачи. Одна из них Ч дальнейшее совершенствование и допонение оценки качества высшего профессионального образования современными методиками и методами комплексного статистического анализа с позиций занятости выпускников на рынке труда.
В третьей главе Методические подходы к оценке эффективности занятости специалистов с высшим образованием в США рассмотрена методика оценки занятости выпускников вузов, основанная на факторах, которые используются в России и Соединенных Штатах
Америки. Источниками информации послужили базы данных по специалистам с высшим образованием Департамента государственной службы занятости населения Российской Федерации и Национальной научной ассоциации США.
По каждому выпускнику Национальная научная ассоциация США предоставляет 447 параметров. На основе экспертных оценок автор диссертации рассматривал только те параметры, которые имеют отношение к процессу трудоустройства и основанию бизнеса. Их количество сократилось с 447 до 224. Используя корреляционный анализ, из 224 характеристик диссертантом были отобраны характеристики, максимально влияющие на вероятность трудоустройства и основания бизнеса. В итоге осталось 36 параметров. После исключения качественных группирующих осталось 18 параметров. Описание отобранных параметров представлены в табл.1.
Таблица 1
Параметры выпускников вузов США, включенные в модель
Параметр Описание
АвЕ Возраст
ПОКУК Год получения наивысшей степени
ШУЯ Год получения школьного аттестата
АСТКШ Деятельность: исследования и преподавание
АСТТСН Деятельность: преподавание
ЕМЕБ Работодатель - это образовательное учреждение
НРТ1Ш Поная занятость на всех работах в последнюю неделю
ШИАМ Причина работы не по специальности: семейные обстоятельства
тост Причина работы не по специальности: отсутствие подходящей работы
\VAACC Деятельность: бухгатерский учёт и финансы
\VASVC Деятельность: сфера обслуживания
\VASALE Деятельность: продажа и маркетинг
\VATEA Деятельность: преподавание
ЫЕ\\'ВШ Новый бизнес (т.е. основанный менее 5 лет назад)
ВЛУИ Год получения первой степени бакалавра
\1RYR Год получения последней степени
02УК Год присуждения второй степени
ОЗУК Год присуждения третьей степени
На основе этих параметров методами факторного анализа были получены трехфакторные модели. Для определения количества факторов был использован критерий Кайзера, основанный на собственных значениях, и критерий каменистой осыпи, предложенный Кэттелем. График собственных значений представлен на рис.4.
Рис.4 График собственных значений обобщающих факторов для выпускников вузов США
Из графика собственных значений видно, что он имеет перегиб на третьей точке. Следовательно, является наиболее целесообразным рассматривать модели, включающие три фактора.
В работе в качестве метода факторного анализа использован метод главных компонент с различными вариантами вращения осей. Анализ моделей с различными вариантами вращения осей позволил автору сделать вывод, что оптимальным методом вращения является нормализированный варимакс.
Применяя метод главных компонент, были получены факторные нагрузки, определяющие распределение параметров по следующим факторам, имеющим следующую интерпретацию: П - лопыт описывает опыт работы специалиста, 2 - лотношение к образованию и науке показывает, насколько деятельность специалиста связана с образованием и наукой, О - характеристика бизнеса, он определяет новый бизнес, основанный специалистом. Эти факторы объясняют 70% вариации характеристик выпускников вузов США.
Корреляция между вероятностью трудоустройства специалиста, основанием нового бизнеса и полученными факторами показала:
во-первых, наибольшее влияние на вероятность трудоустройства и основания бизнеса имеет третий фактор, за ним по значимости следует первый фактор, а затем второй;
во-вторых, при увеличении значений первого или третьего фактора в американской модели значения вероятности уменьшаются, а при увеличении второго фактора вероятность увеличивается.
На основе полученных факторов были построены регрессионные модели, показывающие зависимость вероятности трудоустройства и
основания нового бизнеса, обозначенную как P(fl,f2,G). Так как для оценки вероятности наиболее оптимально использовать функции с бинарным откликом, то при построении моделей диссертантом были использованы методы логит-регрессии и пробит-регрессии. В качестве альтернативных регрессионных моделей были предложены методы нейронных сетей и многомерная нелинейная регрессия.
Для трехфакторной логит-модели, построенной по американским данным, наиболее точным методом оценки параметров является лQuasiNewton Estimation Method. Формула полученной наилучшей регрессионной зависимости вероятности трудоустройства и основания нового бизнеса от представленных выше факторов имеет следующий вид:
P(fl 2 f3 = ехр(1'756 + 0>574fl -
1 + ехр(1,756 + 0,574fl - 0,434f2 + 0,925f3)
На основе критерия t-статистик сделан вывод о том, что в полученной модели наиболее значимым является фактор fi -характеристика бизнеса, а наименее значимым фактором является фактор й Ч лотношение к образованию и науке. Модель правильно описывает 81,02% наблюдений из общего числа наблюдений, в которых результат трудоустройства и основания бизнеса был отрицательным Ч 95,32%.
В отличие от логит-модели для пробит-модели оптимальным методом оценивания параметров является метод лHooke-Jeeves pattern moves. Формула регрессионной пробит-зависимости вероятности основания трудоустройства и нового бизнеса от представленных выше факторов выглядит следующим образом:
NP(fl ,i2,i3) = NP( 1,024+ 0,332fl - 0,249f2 + 0,530f3), (2)
где NP обозначает нормальную вероятность основания нового бизнеса.
Параметры модели можно считать значимыми, так как они имеют достаточно высокие t-статистики и низкие уровни вероятности р. Наиболее значимым фактором в трехмерной пробит-модели является фактор О Ч характеристика бизнеса, а наименее значимым фактором является фактор f2 Ч лотношение к образованию и науке. Доля правильно предсказанных значений вероятности поностью совпадает с таким же параметром логит-модели и равна 81,02%, хотя доля правильно предсказанных случаев нетрудоустройства и неоснования бизнеса немного выше - 95,55%.
При сравнении трехмерных логит-моделей и пробит-моделей можно сказать, что они практически идентичны.
На основе рассмотренных ранее факторов автором были построены 30 моделей нейронных сетей, которые по своим характеристикам также могут применяться для оценки вероятностных регрессионных моделей.
Характеристики и точность наиболее оптимальных нейронных сетей представлены в табл.2.
Таблица 2
Характеристики и точность полученных моделей нейронных сетей для выпускников вузов США
Модель Доля правильн. наблюд.в обуч. выборке Доля правильн наблюд.в контрол. выборке Доля правильн. наблюд.в тестов, выборке Ошибка в обуч. выборке Ошибка в контрол. выборке Ошибка в тестов, выборке Скрытых слоев 1-го уровня Скрытых слоев 2-го уровня
Обобщенно регрессионная 0,654 0,978 1,000 1,537 2,144 2,315 285 2
Радиально базисных функций 0,846 0,937 1,000 1,989 2,055 2,223 32 0
Линейная 0.894 0,889 0,931 0,379 0,353 0,366 0 0
Многослойный персептрон 0,895 0,889 0,947 0,392 0,352 0,367 7 з
При сравнительном анализе представленных в таблице моделей был сделан вывод о том, что для оценки вероятностей трудоустройства и создания нового бизнеса выпускниками вузов США целесообразно применять многослойный персептрон, представленный на рис. 5.
Рис.5 Модель многослойного персептрона для оценки вероятностей трудоустройства и создания нового бизнеса выпускниками вузов США
Статистические параметры представленной нейронной сети даны в табл. 2
Для обучения многослойного персептрона были использованы следующие методы: обратное воспроизведение и конъюнктивный градиентный спуск. Для американских специалистов доля правильно предсказанных случаев в обучающей выборке равна 90%, в контрольной - 89%, а в тестовой выборке - 95%. В модели многослойного персептрона наибольшее влияние на вероятность трудоустройства и основания бизнеса оказывает фактор О - характеристика бизнеса, за ним следуют факторы А Ч лопыт и 12 Ч лотношение к образованию и науке.
В работе также была произведена оценка вероятности трудоустройства и основания бизнеса при помощи классической многомерной нелинейной и линейной регрессии. Для определения функции потерь использовася метод наименьших квадратов, а для оценки параметров модели Ч метод Гаусса-Ньютона.
Наиболее точной моделью является модель
= ^^.0 74^1+0.5470-1,31213-2,435) ' ^
где Р(П, й, В) - вероятность основания нового бизнеса.
Значение смешанной корреляции Я у представленной модели равно 0,439, И-квадрат равен 0,193, отсюда следует, что эта модель правильно предсказывает 19% случаев. Параметры этой модели представлены в табл.3.
Таблица 3
Параметры многомерной регрессионной модели для выпускников вузов США
Уровень доверия: 95,0% (альфа=0,050)
Оценка коэффициента Стандартная ошибка ^статистика р-уровень Нижний дов. интервал Верхний дов. интервал
а1 -0,741 0,172 -4,290 0,000 -1,080 -0,401
а2 0,547 0,221 2,477 0,013 0,113 0,981
аЗ -1,312 0,162 -8,085 0,000 -1,631 -0,993
с -2,435 0,218 -11,135 0,000 -2,865 -2,005
Из табл. 3 видно, что наибольшее влияние на зависимую переменную оказывает фактор О Ч характеристика бизнеса, за ним следует фактор П Ч лопыт, а затем Ч фактор 2 Ч лотношение к образованию. При увеличении значений факторов А Ч лопыт и В Ч характеристика бизнеса значение вероятности падает, а при увеличении фактора 2 Ч лотношение к образованию Ч увеличивается.
Анализ моделей, построенных на основе данных по выпускникам американских вузов, показал, что наиболее точными методами
моделирования вероятности трудоустройства являются методы нейронных сетей.
В четвертой главе Методика эконометрнческого моделирования занятости специалистов с высшим образованием в России были представлены методологические основы анализа данных о состоянии занятости выпускников на российском рынке труда. Опираясь на экспертные оценки, автор отобрал 14 параметров выпускников российских вузов. Параметры выпускников и их описания представлены в табл. 4.
Таблица 4
Параметры выпускников вузов России, включенные в модель
Параметр Описание
BDATE Дата рождения
CHILDREN Количество детей до 16 лет
PERIOD Стаж
vuz Вуз, который закончил специалист
VUZ PROF Профессия вуза
V PERIOD Стаж профессии вуза
LAS PROF Последняя профессия
L PLACE Последнее место работы
L PERIOD Стаж последнего месяца работы
LDATE Дата увольнения с последнего места работы
LREASON Причина увольнения с последнего места работы
OPENDATA Дата регистрации в службе занятости
CLOSDATA Дата закрытия регистрации в службе занятости
REASON Причина закрытия регистрации в службе занятости
На основе этих 14 параметров были получены трехфакторные модели. Для этого использовались методы факторного анализа. Как и в предыдущей главе, для определения количества факторов были использованы критерий Кайзера и критерий каменистой осыпи (Рис.6), а в качестве методов факторного анализа был выбран метод главных компонент. Анализируя значения факторных нагрузок для различных методов вращения осей, автор пришёл к выводу, что наиболее оптимальным методом является также нормализированный варимакс.
Колтество собственных значений
Рис.6 График собственных обобщающих факторов для выпускников российских вузов
В результате применения метода главных компонент с использованием вращения осей были получены следующие обобщающие факторы: fl - лопыт оценивает профессиональное прошлое специалиста, f2 - мотивация трудоустройства описывает, насколько мотивирован специалист к поиску работы, fi -характеристика безработицы, - описывает характер безработицы специалиста. Распределение характеристик по факторам описывает 65% вариации характеристик выпускников.
Рассмотрев корреляцию между вероятностью трудоустройства и полученными факторами, диссертант пришел к ряду следующих выводов:
во-первых, наибольшее влияние на вероятность трудоустройства оказывает второй фактор, а наименьшее - первый;
во-вторых, при увеличении значений первого или третьего фактора в модели значение вероятности увеличивается, а при увеличении второго фактора вероятность уменьшается.
При построении моделей оценки вероятности трудоустройства российских выпускников вузов, как и при анализе американских данных, автором были использованы методы: логит-модели, пробит-модели, нейронные сети и многомерная нелинейная регрессия.
Для логит-модели, построенной по российским данным, наиболее точным методом оценки параметров является метод лHooke-Jeeves and Quasi-Newton. Формула полученной регрессионной зависимости вероятности трудоустройства имеет следующий вид:
Pif 1 f2 f3) = exPtQ.036-
l + exp(0,036-0,079fl+0,247f2-0,015f3)
В полученной модели наиболее значимым является фактор 2 -мотивация трудоустройства, а наименее значимым фактором является фактор В - характеристика безработицы. Представленная выше логит-модели правильно описывает 57,15% наблюдений из общего числа наблюдений и 63,98% случаев, в которых имело место трудоустройство специалиста.
Для пробит-модели оптимальным методом оценки параметров является метод лQuasi-Newton. Формула регрессионной пробит-зависимости вероятности трудоустройства описывается формулой
ЩП, a, f3) = NP(0,022 -0,049 fl + 0,153 f2-0,009 f3) 5 (5)
где NP обозначает нормальную вероятность. Автором был сделан вывод о том, что наиболее значимым фактором в пробит-модели является фактор 12 Ч мотивация трудоустройства, а наименее значимым фактором выступает фактор f3 Ч характеристика безработицы. Данный результат поностью совпадает с аналогичными выводами в логит-модели. Аналогично логит-модели доля правильно предсказанных значений вероятности равна 57,28%, хотя доля правильно предсказанных случаев трудоустройства немного выше 64,24%.
Сравнивая трехмерные логит-модели и пробит-модели, автор пришел к выводу, что они практически идентичны.
Результаты применения методики построения регрессионных моделей методами нейронных сетей отражены в табл. 5.
Таблица 5
Характеристики и точность полученных моделей нейронных сетей для выпускников вузов России
Модель Доля правильн. наблюд.в обуч. выборке Доля правильн. наблюд.в контрол. выборке Доля правильн. наблюд.в тестов, выборке Ошибка в обуч. выборке Ошибка в контрол. выборке Ошибка в тестов, выборке Скрытых слоев 1-го уровня Скрытых слоев 2-го уровня
Обобщённо регрессионная 0,997 0,996 0,997 1,994 1,994 2,004 798 2
Радиально базисных функций 0,968 1,000 0,996 1,936 2,006 2,010 33 0
Линейная 0,991 0,989 0,996 0,495 0,494 0,500 0 0
Многослойный персептрон 0,991 0,987 0,991 0,495 0,493 0,498 5 0
На основе результатов сравнительного анализа трехмерных моделей с применением нейронных сетей был сделать вывод о том, что для оценки вероятностей трудоустройства специалистов в России следует также применять многослойный персептрон. Нейронная сеть многослойного персептрона представлена на рис.7, а её статистические параметры даны в табл.5.
В качестве методов обучения полученной нейронной сети были использованы методы: обратное воспроизведение и конъюнктивный градиентный спуск. На всех выборках модель правильно предсказывает 99% наблюдений. В модели для выпускников российских вузов значимость фактора 2 - мотивация трудоустройства наибольшая, за ним следует фактор Л - лопыт и, наконец, фактор О -характеристика безработицы.
Рис.7 Модель многослойного персептрона для оценки вероятностей трудоустройства выпускниками вузов России
Проведенный в работе анализ оценки вероятности трудоустройства и основания бизнеса при помощи обычной многомерной нелинейной и линейной регрессии показал, что в качестве определения функции потерь следует использовать метод наименьших квадратов, а для оценки параметров модели - метод Гаусса-Ньютона.
Формула для решения представленной задачи применительно к выпускникам российских вузов имеет вид:
Р(П,2,3) - , 0.12111-0.36512+0.02513-0.057) ^ ^
где Р(А.О^) обозначает вероятность трудоустройства. Значение смешанной корреляции II у представленной модели равно 0,408, Я-квадрат равен 0,167, следовательно, эта модель правильно предсказывает 16% случаев. В модели для выпускников российских вузов (табл. 6) наибольшее значение на зависимую переменную оказывает фактор П - лопыт, за ним следует фактор О - мотивация трудоустройства, а затем фактор О Ч характеристика безработицы. При увеличении значений факторов П - лопыт и В - характеристика безработицы значение вероятности увеличивается, а при увеличении фактора П, - мотивация трудоустройства Ч уменьшается.
Таблица 6
Параметры многомерной регрессионной модели для выпускников вузов России
Уровень доверия: 95,0% (альфа=0,050)
Оценка коэффициента Стандартная ошибка ^статистика р-уровень Нижний дов. интервал Верхний дов. интервал
а1 0,121 0,073 1,642 0,100 -0,023 0,265
а2 -0,365 0,074 -4,883 0,000 -0,513 -0,218
аЗ 0,025 0,072 0,350 0,726 -0,117 0,168
с -0,057 0,073 -0,790 0,429 -0,201 0,085
Исследование, проведенное по данным Департамента государственной службы занятости населения Российской Федерации, показало, что оптимальными методами моделирования трудоустройства выпускников российских вузов являются методы нейронных сетей. Методы нейронных сетей являются универсальным методом оценки вероятности трудоустройства специалистов с высшим образованием, как в США, так и в России.
Однако, следует отметить, что критерием качества образования в России выступает трудоустройство выпускников вузов. В США - таким критерием является основание нового бизнеса.
В заключении диссертации обобщены основные результаты проведенного исследования, сформулированы выводы и практические рекомендации.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК России для публикаций результатов научных исследований
1. Бурков, A.B. Отдельные аспекты применения метода нейронных сетей для оценки конкурентоспособности выпускников вузов на рынке труда [Текст] // Экон. науки. - Самара, 2007. - № 12. - С. 431-435. - 0,3 печ.л.
2. Бурков, A.B. Отдельные аспекты методики применения комплексного подтверждающего факторного анализа с использованием структурных уравнений [Текст] // Экон. науки. Ч Самара, 2008. - № 6. Ч С. 84-89. - 0,4 печ.л.
3. Бурков, A.B. Анализ факторов, влияющих на вероятность основания бизнеса выпускниками вузов с использованием логит и пробит моделей (на примере США) [Текст] // Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. - Самара, 2008.-№1.-С. 14-19.-0,4 печ.л.
4. Бурков, A.B. Основные подходы к моделированию оценки вероятностей трудоустройства выпускников вузов России и США [Текст] // Вопр. статистики. - МД 2008. - № 6. - С. 47-55. - 0,6 печ.л.
5. Бурков, A.B. Проблемы качества высшего образования в контексте реализации Болонской декларации [Текст] // Вестн. Самар. гос. экон. унта. - Самара, 2008. -№ 9. - С. 10-14. - 0,3 печ.л.
6. Бурков, A.B. Об участии российского бизнеса в повышении качества высшего профессионального образования [Текст] // Креативная экономика. - М., 2008. - № 12. - С. 67-73. - 0,4 печ.л.
7. Бурков, A.B. Бизнес-сообщество и высшая школа: проблемы интеграции [Текст] // Российское предпринимательство. Ч М., 2008. -№12. - С. 148-152. - 0,3 печ.л.
8. Бурков, A.B. Высшее профессиональное образование: рыночные отношения и критерий качества [Текст] // Интеграл. - М., 2009. Ч №1. -С.10-14. Ч 0,3 печ.л.
Монографии
9. Бурков, A.B. Статистический анализ процесса трудоустройства специалистов с высшим образованием: монография [Текст] // Марийск. фил. Моск. открытого соц. ун-та. - Йошкар-Ола, 2004. - 148 с. -9,2 печ.л.
10. Бурков, A.B. Статистическое обеспечение мониторинга эффективности высшего профессионального образования: монография [Текст] // Марийск. гос. техн. ун-ет. - Йошкар-Ола, 2008. - 152 с. -9,5 печ.л.
И. Бурков, A.B. Методология статистического исследования рынка труда как подход к обеспечению качества высшего образования (на примере России и США): монография [Текст] // Марийск. гос. техн. ун-ет. -Йошкар-Ола, 2008. - 284 с. - 17,8 печ.л.
12. Бурков, A.B. Теоретические основы экономико-статистического моделирования качества высшего профессионального образования с использованием критерия занятости выпускников вузов: монография [Текст] // Йошкар-Ола: Стринг, 2009. Ч 147 с. - 9,2 печ.л.
Публикации в других изданиях
13. Бурков, A.B. Эконометрические методы прогнозирования экономических процессов [Текст] П Качество образования и управление по результатам: материалы рос.-амер. конф. / Марийск. фил. Моск. открытого соц. ун-та, М.; -Йошкар-Ола, 2001. Ч С.50-52. Ч 0,2 печ.л.
14. Бурков, A.B. Применение системы STATISTICA для решения экономических задач многомерного регрессионного анализа [Текст] // Проблемы стабилизации и развития экономики АПК: материалы науч,-практ. конф. / Марийск. гос. ун-ет. - Йошкар-Ола, 2001. - С.214-216. -0,2 печ.л.
15. Бурков, A.B. Методы анализа выживания коммерческих фирм в условиях рынка [Текст] // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов / Моск. гос. ун-ет экономики, статистики и информатики, - М., 2002. - С.45-49. - 0,3 печ.л.
16. Бурков, A.B. Использование методов анализа выживаемости для оценки трудоустройства специалистов с высшим образованием в условиях современного рынка труда [Текст] // Проблемы реформирования и укрепления экономики отраслей АПК: материалы науч.-практ. конф. / Марийск. гос. ун-ет, - Йошкар-Ола, 2002. -С.215-217.- 0,2 печ.л.
17. Бурков, A.B. Регрессионные модели Анализа выживаемости в процессе трудоустройства безработных специалистов с высшим образованием [Текст] // Прикладные аспекты статистики и эконометрики: материалы науч. конф. молодых ученых. / Моск. гос. ун-ет экономики, статистики и информатики, - М., 2002. - С. 14-18. -0,3 печ.л.
18. Бурков, A.B. Анализ трудоустройства специалистов в профессиональных группах [Текст] // Россия и мировое сообщество в поисках новых форм стабильности: материалы постоянно действующей Всерос. междисциплин, науч. конф. / Марийск. гос. техн. ун-ет, -Йошкар-Ола, 2002. -4.1. - С. 88-90. - 0,2 печ.л.
19. Бурков, A.B. Логит-модели в оценке процесса трудоустройства специалистов с высшим образованием, на примере Республики Марий Эл [Текст] // Актуальные проблемы образования и науки в исследованиях молодых учёных: материалы республиканск. науч.-практ. конф. Актуальные проблемы образования и науки // Марийск. фил. Моск. открытого соц. ун-та, - М.; - Йошкар-Ола, 2003. - С.20-24. -0,3 печ.л.
20. Бурков, A.B. Российская высшая школа в условиях рыночных отношений [Текст] // Научные исследования молодых учёных в области гуманитарных наук: сб. научн. тр. студентов и аспирантов / Моск. открытый соц. ун-ет, -М., 2003 -№5. - С.95-101. - 0,4 печ.л.
21. Бурков, A.B. Анализ распределения лагов в оценке процесса трудоустройства специалистов на примере республики Марий Эл [Текст] / Л.П.Бакуменко, A.B. Бурков // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений: сб. научн. тр., Издательство Моск. гос. ун-та экономики, статистики и информатики - М., 2003. С.18-19, Ч0,1. печ.л.
22. Бурков, A.B. Динамика процесса трудоустройства специалистов с высшим образованием [Текст] // Управление развитием регионов Российской Федерации на основе программ экономического и социального развития (на примере Республики Марий Эл): сб. докл. межрегион, научн.-практ. конф. / Правительство Республики Марий Эл, -Йошкар-Ола, 2003.-С.120-122,-0,2 печ.л.
23. Бурков, A.B. Регрессионные модели анализа выживаемости в оценке процесса трудоустройства специалистов [Текст] II Глобальные тенденции в статистике и математических методах в экономике: сб. докл. междунар. науч.-практ. конф. Наука, практика и образование. Ч Санкт-Петербург, 2004. - С.27-30. - 0,3 печ.л.
24. Бурков, A.B. Методологические основы реформирования учёта на малом предприятии [Текст] / А.В.Бурков, Е.А. Мурзина // Региональные аспекты экономики, управления и права в современном обществе: Межвузовский региональный сборник статей // Марийск. гос. техн. ун-ет, Российская муниципальная академия, - Йошкар-Ола, 2005. -С.56-64,- 0,6/0,4 печ.л.
25. Бурков, A.B. Перспективы применения принципа приоритета содержания над формой к налоговым правоотношениям [Текст] /
А.В.Бурков, Е.А. Мурзина // Проблемы и развитие социально-экономических систем: межвуз. сб. науч. тр. / Марийск. гос. техн. ун-ет, -Йошкар-Ола, 2006.-4.1С.29-31.-0,2/0,1 печ.л.
26. Бурков, A.B. Международные аспекты послевузовского образования [Текст] / А.В.Бурков, Е.А. Мурзина // Регион - 2006: социальные и экономические проблемы развития: материалы регион, науч.-практ. конф. / Марийск. гос. техн. ун-ет, Марийск. гос. ун-ет, - Йошкар-Ола, 2006.-С. 137-140,-0,3/0,2 печ.л.
27. Бурков, A.B. Прогнозные оценки состояния рынка труда Республики Марий Эл на 2006-2007 годы [Текст] / А.В.Бурков, Е.А. Мурзина // Формирование инновационной стратегии развития экономики регионов России: материалы регион, науч.-практ. конф. / Марийск. гос. ун-ет, -Йошкар-Ола, 2006. - С.250-252. - 0,2/0,1 печ.л.
28. Бурков, A.B. Задача выявления факторов, влияющих на создание нового бизнеса выпускниками вузов, на примере США [Текст] // Обозрение прикладной и промышленной математики. Ч М., 2006 ЧТ. 13. Ч № 6 Ч С. 1059-1060. - 0,1 печ.л.
29. Бурков, A.B. Принципы налогового планирования [Текст] / А.В.Бурков, Е.А. Мурзина // Вузовская наука - региону: материалы пятой всерос. науч.-техн. конф. / Вол. гос. техн. ун-ет, - Вологда, 2007. -Т.2 - С.90-92. - 0,2/0,1 печ.л.
30. Бурков, A.B. Статистическое исследование рынка труда как подход к обеспечению контроля качества высшего образования [Текст] // Одиннадцатые Вавиловские чтения. Национальные проекты России как фактор её безопасности и устойчивого развития в глобальном мире: материалы постоянно действующей Всерос. междисциплин, научн. конф. с междунар. участием / Марийск. гос. техн. ун-ет, - Йошкар-Ола 2008. - Ч. 1 - С. 151 -153. - 0,2 печ.л.
31. Бурков, A.B. Проблема качества высшего профессионального образования в России в условиях глобализации мировой экономики [Текст] // VI Спиридоновские чтения / Казан, гос. техн. ун-ет, Ч Казань, 2008.-С. 45-55.-0,7 печ.л.
32. Бурков, A.B. Основные подходы к моделированию вероятности трудоустройства специалистов трехфакторными логит-моделями [Текст] // Стратегическое планирование и прогнозирование как форма управления экономикой: материалы науч.-практ. конф. / Марийск. гос. техн. ун-ет, - Йошкар-Ола, 2008. - С.163-166. - 0,3 печ.л.
33. Бурков, A.B. Методика применения методов структурных уравнений к оценке факторов, влияющих на трудоустройство выпускников российских вузов [Текст] // Проблемы гуманизации: традиции, новации и качество образования: сб. тр. по материалам юбил. науч.-практ. конф.
с междунар. участием // Марийск. фил. Моск. открытого соц. ун-та, Ч М., - Йошкар-Ола, 2008. - 4.2. - С.353-358. - 0,4 печ.л. 34. Бурков, A.B. Актуализация качества высшего образования как фактора социально-экономического развития [Текст] // Инновационные пути преодоления кризисных явлений в экономике: материалы науч.-практ. конф. / Марийск. гос. ун-ет, Ч Йошкар-Ола, 2009. - С.206-208. -0,2 печ.л.
Подписано в печать 30.11.2009. Формат 60x84/16. Бум. писч. бел. Печать офсетная. Гарнитура "Times New Roman". Объём 2,5 печ. л. Тираж 150 экз. Заказ №
ГУП РМЭ Типография Правительства Республики Марий Эл 424001, г.Йошкар-Ола, ул. Палантая, 71, тел. (8362) 45-02-94
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Бурков, Алексей Владимирович
Введение
1.Теоретические основы моделирования качества высшего профессионального образования с использованием критерия занятости выпускников вузов
1.1. Понятие качества образования. Моделирование качества высшего профессионального образования в современном менеджменте высшей школы
1.2 Методы и средства моделирования качества высшего профессионального образования
1.3. Конкурентоспособность и занятость специалиста в моделировании критериев оценки качества высшего образования в России
2. Международный и российский опыт моделирования качества высшего профессионального образования
2.1. Международные модели и критерии оценки качества высшего образования. Опыт США
2.2. Аккредитационная модель оценки качества высшего профессионального образования и механизм ее реализации в оценке деятельности российских вузов
2.3. Аккредитационные статистико-математические методы моделирования оценки качества высшего профессионального образования
3. Методические подходы к оценке эффективности занятости специалистов с высшим образованием в США
3.1. Методика уменьшения размерности данных
3.2. Проверка редукции данных методами причинного моделирования
3.3. Моделирование причинно-следственных взаимосвязей факторов трудоустройства
4. Методика эконометрического моделирования занятости специалистов с высшим образованием в России
4.1 Методика статистического исследования занятости специалистов с высшим образованием с использованием метода редукции данных
4.2 Применение методов структурных уравнений для верификации результатов исследования
4.3 Методика моделирования вероятности трудоустройства специалистов с высшим образованием
Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учётом критерия занятости"
Актуальность темы исследования. Современное инновационное производство, основанное на информационных технологиях, требует соответствующей рабочей силы, обладающей высоким интелектуальным потенциалом и профессиональными компетенциями. Качество и конкурентоспособность высшего профессионального образования имеют сегодня определяющее значение для устойчивого развития России. Российское государство уделяет большое внимание повышению эффективности высшего профессионального образования и предъявляет высокие требования к качеству выпускников высшей школы. Образование является одним из приоритетных национальных проектов.
Актуализация внимания к качеству высшего образования и обсуждение его критериев обусловлены двумя взаимосвязанными проблемами, вставшими перед российским обществом:
Х низкое качество высшего профессионального образования и его несоответствие потребностям современной экономики;
Х невостребованность специалистов-выпускников вузов на современном российском рынке труда.
С середины прошлого столетия высшее образование стало массовым -оно стало доступным большей части населения страны. С начала 90-х годов число вузов в Российской Федерации возросло в 2 раза, а численность студентов - в 2,6 раза. Значительное увеличение численности студентов в стране привело к снижению затрат на образование одного студента. В конце 80-х и в течение 90-х годов прошлого столетия произошло существенное снижение качества и конкурентоспособности будущих специалистов.
В течение последних десятилетий система высшего образования развивалась неадекватно потребностям экономики страны не только по качеству выпускаемых специалистов, но и по структуре их подготовки. В официальных материалах круглого стола по теме Взаимодействие бизнеса и образо4 вания в реализации приоритетного национального проекта Комитет Государственной думы по образованию и науке, Совет ректоров российских вузов констатируют перепроизводство в стране дипломированных специалистов, нарушение баланса между их количеством и реальной потребностью данной категории трудовых ресурсов. Ссылаясь на данные статистики, участники круглого стола обращают внимание на то, что из 1,5 мн. специалистов, ежегодно выпускаемых высшей школой, отечественный рынок труда и бизнес-сообщество способны принять лишь 500 тыс. чел. [146, с.60].
На несбалансированность объемов и профилей подготовки специалистов с потребностями российского рынка труда и на необходимость устранения этого дисбаланса прямо указывается в Концепции действий на рынке труда на 2008-2010 годы, принятой распоряжением Правительства Российской Федерации от 15 августа 2008 г. № 1193-р.
Таким образом, л.произошел разрыв между отечественной системой образования и экономикой [146, с.60]. Молодые специалисты с высшим образованием после окончания высшего учебного заведения стали испытывать трудности при трудоустройстве по специальности. На российском рынке труда сложилась проблема, известная под названием проблемы over-educated. Специалисты с высшим образованием, работая не по специальности, выпоняют функции, не требующие высокой квалификации. Появились безработные, окончившие вузы. В конце 2008 года около 834 тыс. чел. до 29 лет являлись безработными. Сегодняшние выпускники вузов стали одной из слабозащищенных в социальном отношении групп населения.
Высокое качество высшего профессионального образования становится актуальным и в связи с интеграцией России в международное образовательное пространство, международным обменом студентов, глобализацией экономики и вхождением российской системы высшего образования в Болон-ский процесс. Высшая школа России дожна соответствовать мировым стандартам качества. В ней дожны быть создана механизмы непрерывного повышения качества, обеспечивающего конкурентоспособность российского высшего образования на международном рынке образовательных услуг, а российских специалистов Ч на международном рынке труда.
Таким образом, повышение качества высшего образования становится стратегической задачей России, все более и более важным условием деятельности высших учебных заведений страны.
Степень разработанности проблемы. Проблемы качества высшего образования впервые были сформулированы в работах европейских специалистов.
В Англии в 90-е годы XX века проблемами высшего образования и его оценки занимались М. Фрезер, Алан Эшворт и Роджер Харвей, Рональд Барнет, Альма Крафт, Урбан Дахлов, Джон Харрис, Майкл Шэтток, Андрэ Старополи, Рональд Вельд, Диана Грин, Лео К.Дж. Гедегебууре, Питре A.M. Маасен, Дон Ф. Вестерхейден, Х.Р.Келз, Маурис Коган и др. [295, 275, 276, 287, 288, 297, 298, 322, 324]. В США проблемы оценки качества высшего профессионального образования были проанализированы в работах С.Бел, Б.Хагерти, Д.Старк, Л.Харвей, Д.Грин, И.Л.Ратклиф, Х.Р.Келз и др [277, 302, 305, 323, 333]. В Нидерландах - А.И. Вростайнстийном [43, 343].
В России качество высшего профессионального образования стало активно исследоваться с конца 90-х годов. Проблемам качества российского высшего образования посвящены работы Ю.С. Абрамовой, Г.А. Бордовского, Е.Е. Бухтеевой, Л.И. Вареновой, A.A. Ветровой,
B.И. Вовна, Е.Д. Волоховой, Е.Ю. Гирба, Л.А. Голуб, Г.Л. Громыко,
C.П. Докиной, С.С. Донецкой, С.П. Ерковича, Н.Ф. Ефремовой, Д.Ф. Закировой, Ю.А. Захаровой, И.А. Зимней, Б.И. Искакова, В.Г. Казановича, С.М. Калабина, Н.П. Калашникова, З.И. Капелюк, О.М. Карпенко, В.Г. Кинелева, A.A. Киринюка, Н.В. Ковалевой, Г.С. Ковалевой, Б.К. Коломиец, С.В Коршунова, В.Ж. Куклина, A.A. Кушеля, Б.Х. Ланда, А.Г. Левинсона, Б.Г. Литвак, А.Н. Майорова, Т.В. Макаровой,
B.B. Мельника, В. Мешакина, В. А. Москинова, Р.В. Музыченко, О.Г. Нефедовой, О.Н. Онищенко, Б.П. Плышевского, Н.И. Попова, А. Прокофьева, Б.А. Савельева, H.A. Селезневой, O.A. Силаева, JIM. Струминской, А.И. Субетто, Е.В. Сумароковой, Ю.Г. Татура, Д. Татьянченко, И.И. Трубиной, К.С. Фарино, И.Б. Федорова, Е.В. Филюк, A.A. Френкеля, Е. Хрыкова, В.В.Чекмарев, М.Б. Челышковой,
A.И. Чучалина, В.Д. Шадрикова, E.H. Шувалова, Е.М. Юртановой и др.
Эти исследователи обозначили разнообразные подходы к определению качества высшего образования и предложили различные критерии его оценки. Большой вклад в создание национальной модели оценки качества высшего профессионального образования внесли специалисты-ученые Национального аккредитационного Агентства в сфере образования E.H. Геворкян, Г.Н. Мотова, В.Г. Наводнов, М.В. Петропавловский,
B.Ж.Куклин, A.C. Масленников, Б.А.Савельев, Д.И. Петров, А.П. Паскаль и др., разработавшие не только системы показателей качества образования и механизм комплексной оценки деятельности вузов, но и применившие к этой процедуре статистико-математические модели, методы и методологии.
В настоящее время в России, как и в ряде европейских стран, существует и внедрена в практику национальная модель оценки качества образования через процедуру аккредитации вузов. Найдены и смоделированы параметры оценки качества высшего образования на этапах приема абитуриентов в вуз, процесса обучения студентов и выпуска специалистов. Создана юридическая база оценки качества высшего профессионального образования.
Создание национальной модели государственной аккредитации - это существенный шаг, которое проделало российское общество на пути по обеспечению качества высшего профессионального образования. Однако развитие российского экономики, существенные изменения на рынке труда специалистов, современный мировой экономический кризис, обостривший проблему занятости, поставили перед высшим образованием, специалистами и учеными, работающими в этой области, новые задачи. Одна из них - дальнейшее совершенствование и допонение оценки качества высшего профессионального образования современными методиками и методами комплексных исследований с учетом критерия занятости выпускников вузов на рынке труда. И, как представляется, важную роль в решении проблемы оценки качества высшего образования и определения степени компетентности специалистов-выпускников вузов призвано сыграть статистическое исследование и моделирование закономерностей, проявляющихся во взаимодействии трёх потоков информации о системообразующих элементах современного общества: высшем образовании, рынке образовательных услуг и рынке труда, обеспечивая тем самым процессы модернизации высшего образования.
Статистика и статистико-математическое моделирование процесса оценки качества высшего образования позволяют:
1) проводить сравнительный анализ качества высшего образования на федеральном и региональном уровнях;
2) разрабатывать индикаторы конечных результатов деятельности вузов;
3) оценивать занятость специалистов-выпускников вузов и их безработицу;
4) проводить статистическое наблюдение участия населения в непрерывном образовании (переобучении, допонительном образовании, повышении квалификации и т.д.);
5) проводить сопоставление российской и международных моделей оценки качества высшего профессионального образования.
Вышеназванные возможности делают управление высшим образованием более эффективным, что может повысить его качество, сделать российское образование более конкурентоспособным на мировом рынке образовательных услуг, будет способствовать большей востребованности российских специалистов на международном рынке труда.
Несмотря на то, что статистика образования, как особая отрасль государственной статистики возникла недавно, уже достигнуты серьезные успехи в решении теоретических и методологических проблем информационного обеспечения управления высшей школой. Но еще многое предстоит сделать.
В целях достижения уровня российского высшего образования, эквивалентного мировым образовательным стандартам, необходимо разработать новый набор показателей контроля качества образования, индикаторов образовательной статистики, создать новые комплексные методики и методы статистического исследования высшего образования. Эту задачу поставило Российское правительство перед статистикой образования [173,с.13]. В связи с этим возникает острая необходимость в разработке современных статистиче-ско-математических моделей оценки качества высшего образования с учетом вероятности трудоустройства выпускников вузов.
Гипотеза исследования. В качестве рабочей гипотезы диссертационного исследования выдвинуто предположение о том, что высшее образование, функционирующее в рыночных условиях, испытывает на себе влияние рынка, меняется и само становится элементом рыночных отношений. В России, как и во всем мире, появися рынок образовательных услуг, в учебные планы специальностей введен национально-региональный компонент, ориентирующий вузы на учет особенностей и запросов региональных рынков труда, возникла конкуренция, невостребованность и безработица среди специалистов-выпускников вузов. С переходом к рынку, демократизацией и появлением в высшей школе платного образования российское общество стокнулось с проблемой несоответствия качества высшего профессионального образования запросам современной инновационной экономики, что еще более усугубило проблему трудоустройства молодых специалистов.
По мнению диссертанта, в настоящее время оценка качества российского высшего образования нуждается в допонительных статистических индикаторах и методиках выявления закономерностей: оно дожно быть оценено с точки зрения потребностей рынка труда и требований работодателей. Несмотря на то, что государство через процедуру государственной аккредитации осуществляет контроль качества высшего образования, а в вузах существуют внутривузовские системы контроля качества образования, объективную оценку своих компетенций специалист-выпускник вуза получает только на рынке труда. Следовательно, необходимы методики, модели и методы оценки качества специалистов через призму их занятости на рынке труда, которые бы позволили с определенной долей уверенности говорить о соответствии уровня качества подготовки специалистов требованиям рынка труда.
Поэтому полагаем, что необходимо исследовать систему факторов, влияющих на трудоустройство специалистов, создать модель оценки процесса их трудоустройства и на её основе разработать статистические индикаторы и методологию статистической оценки и моделирования закономерностей, характеризующих востребованность специалистов с высшим образованием.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методологии экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учетом критерия занятости выпускников вузов, что позволит наиболее эффективно производить оценку качества высшего профессионального образования и управлять этим качеством.
Для достижения указанной цели в исследовании поставлены следующие задачи:
- разработать теоретические основы моделирования качества высшего профессионального образования с использованием критерия занятости выпускников вузов. Это требует анализа понятия качество высшего образования, определения значения конкурентоспособности и занятости специалистов в моделировании критериев качества высшего образования, определения средства и методов моделирования качества высшего профессионального образования;
- проанализировать общее и особенное в международном и российском опыте моделирования качества высшего профессионального образования. Для этого дать анализ международных моделей оценки качества высшего образования; сравнить американскую и российскую модели оценки качества высшего профессионального образования; систематизировать, обобщить и выпонить критический анализ статистико-математических методов и методик оценки качества высшего образования, разработанных российскими и зарубежными учеными;
- определить методологию экономико-статистического моделирования влияния факторов на трудоустройство российских и американских специалистов с высшим образованием, позволяющую проводить международное сопоставление. Необходимо, используя влияние факторов уровня образования и компетентности выпускников российских и американских вузов, построить модель оценки качества высшего образования; определить наиболее адекватные модели оценки качества высшего образования через вероятность трудоустройства и основания нового бизнеса;
- сформулировать теоретическое и методологическое обоснование статистического обеспечения моделирования оценки качества высшего профессионального образования. Разработать методику эконометрического моделирования занятости специалистов с целью использования ее для оценки качества российского высшего образования; исследовать систему факторов и создать модель оценки качества высшего образования с использованием критерия занятости выпускников вузов; выявить и количественно оценить влияние факторов на трудоустройство выпускников российских вузов.
Объект исследования. Объектом исследования выступают система высшего профессионального образования, высшие учебные заведения и специалисты с высшим образованием с учётом их занятости на рынке труда.
Предмет исследования. Предметом настоящего исследования является методология экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учётом критерия занятости специалистов с высшим образованием.
Теоретико-методологическая основа работы. Теоретическую и методологическую основу диссертации составили труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные экономике и статистике образования, эконометрике, рынку труда, рынку образовательных услуг, качеству высшего образования: Т.Н. Агаповой, С.А. Айвазяна, О.Э. Башиной, И.К. Беляевского, JI.A. Данченок, A.M. Дуброва, Т.А. Дубровой, М.Р. Ефимовой, Г.Т. Журавлева, Е.В. Заровой, М.В. Карманова, И. А. Корнилова, В.И. Кузнецова, Ю.П. Лукашина, В.Г. Минашкина, B.C. Мхитаряна, М.Г. Назарова, Л.И. Нестерова, С.А. Орехова, Б.Т. Рябушкина, H.A. Садовниковой, А.Е. Суринова, А.Н. Устинова, Я.А. Фомина, К.Г. Чобану, Й. Шумпетера, П. Друккера.
В качестве исследовательского инструментария использованы методы регрессионного и корреляционного анализа, методы факторного анализа, структурных уравнений, методы нейронных сетей, логит-моделей и пробит-моделей, а также табличные и графические методы и модели представления результатов исследования.
Для обработки исходной информации применялись пакеты программ: "Statistical "SPSS" , "Curve Expert", "Microsoft Excel".
Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики, данные статистической отчётности Департамента государственной службы занятости населения по Российской Федерации, официальные статистические данные Национальной научной ассоциации США.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК Федерального агентства по образованию РФ (по экономическим наукам). Содержание диссертационной работы соответствует пункту 3 "Статистика" (3.1 "Методы статистического измерения и наблюдения социально-экономических явлений, обработки статистической информации, оценка качества данных наблюдений; организация статистических работ", 3.4 "Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований") Паспорта специальности 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика.
Научная новизна исследования. Новизна научных результатов, полученных автором в ходе данного исследования, заключается в теоретическом обосновании и разработке методологии экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учетом критерия занятости специалистов-выпускников вузов.
Положения, выносимые на защиту. К основным положениям работы, которые характеризуют научную новизну и выносятся на защиту, относятся следующие.
1. Исследованием доказано, что образовательные услуги в условиях современного рынка являются товаром, обладающим особыми рыночными признаками качества: конкурентоспособность, востребованность со стороны конечных потребителей, рыночная цена. Специфика этих признаков применительно к образовательной услуге заключается в том, что в настоящее время потенциальный потребитель этой услуги и иные заинтересованные лица не владеют необходимой информацией о качестве - главной характеристике любого товара, работы или услуги, что не дает объективного представления о востребованности в будущем полученного ими образования. Оценку качества образования следует рассматривать как массовый процесс, содержащий общие и частные закономерности, исследуемые статистическими методами.
2. Обоснована необходимость статистического исследования качества высшего профессионального образования с использованием критериальных показателей трудоустройства специалистов-выпускников вузов на рынке труда. Определён статистический подход к оценке качества высшего профессионального образования, ориентированный на выявления устойчивых закономерностей в трудоустройстве выпускников вузов, основанный на вероятности их трудоустройства.
3. Разработаны и обоснованы новые группы экономико-статистических показателей оценки качества высшего образования: показатели назначения, характеризующие компетенции выпускника вуза, позволяющие ему успешно выпонять работу по полученной специальности; показатели надежности, то есть способности современного специалиста сохранять во времени свою профессиональную компетентность и постоянно совершенствовать свой профессионализм и лэксплуатационные показатели, отражающие востребованность специалиста-выпускника вуза на современном рынке труда, его способность приносить пользу обществу.
4. На основе обобщения, количественного и содержательного анализа материалов государственной аттестации и аккредитации вузов за многолетний период автор выявил и раскрыл основные противоречия, которые определяют положение молодых специалистов на современном российском рынке труда. К ним он отнес: 1) разный уровень качества образовательных услуг, предоставляемых ведущими профильными высшими учебными заведениями страны, и периферийными вузами; 2) между острой потребностью государственных органов и представителей бизнеса в информации о качестве выпускаемых специалистов и отсутствием статистических критериев, определяющих это качество (индикаторов конечных результатов деятельности вузов); 3) противоречие между структурой подготовки кадров высшей квалификации и реальными потребностями рынка; 4) противоречие между потребностями вузов в статистической информации об успешной карьере своих выпускников и отсутствием такой информации.
5. Методами корреляционного, факторного анализа и причинного моделирования структурными уравнениями (8ЕРАТН анализ) определены обобщающие факторы, влияющие на эффективность трудоустройства российских и американских специалистов с высшим образованием, и усовершенствована система методов их комплексного статистического исследования. Для российских специалистов такими факторами являются: лопыт, мотивация трудоустройства и характеристика безработицы. На эффективность трудоустройства американских специалистов влияют факторы: лопыт, лотношение к образованию и науке и характеристика бизнеса.
6. С использованием нелинейного многомерного моделирования взаимосвязей, построения и статистического анализа нейронных сетей, методов логит- и пробит-моделирования разработаны регрессионные модели с бинарным откликом для статистической оценки зависимости вероятности трудоустройства от представленных обобщающих факторов.
7. Предложена авторская методика, позволяющая производить оценку качества высшего образования на основе разработанных эконометрических моделей с учётом целевых параметров.
Практическое значение результатов исследования состоит в том, что предложенные в диссертационной работе статистико-математические методики и модели зависимости вероятности трудоустройства специалистов от качества, полученного высшего образования могут быть использованы государственными органами образования для оценки качества деятельности вузов, прогнозирования и формирования структуры подготовки российских специалистов.
Представленные в диссертации методы и методики статистического анализа могут использоваться Федеральной службой государственной статистики в статистике образования. Выявленные статистические закономерности и полученные модели могут быть использованы Правительством Российской Федерации, Министерством образования и науки как информационная база для формирования политики в области модернизации высшего образования и оценки его качества.
Разработанные и предложенные автором диссертации статистические методики анализа занятости специалистов с высшим образованием могут быть внедрены в практику Департамента государственной службы занятости населения Российской Федерации и ее регионов. Данные, полученные на их основе, позволяют моделировать и прогнозировать востребованность выпускников вузов на современном российском рынке труда, что, в свою очередь, дает возможность планирования количества и структуры специалистов с высшим образованием.
Выводы, полученные в диссертационном исследовании, рекомендуются к использованию высшим учебным заведениям для испонения Федерального закона О высшем и послевузовском профессиональном образовании (ст. 16, п.5), закрепляющего право студентов получать от администрации высшего учебного заведения информацию о положении в сфере занятости населения Российской Федерации. Более того, используя систему факторов, влияющих на трудоустройство специалистов, высшие учебные заведения могут вносить изменения в содержание, количество и структуру подготовки выпускников, адекватные требованиям современного рынка труда.
Ряд положений работы уже используется в практике Государственного комитета Республики Марий Эл по профессиональному образованию, Марийском государственном университете и Марийском филиале Московской открытой социальной академии при перспективном планировании развития этих учебных заведении.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертации представлены на следующих российских и международных научных конференциях: Качество образования и управление по результатам (Москва, 2001); Россия и мировое сообщество в поисках новых форм стабильности (Йошкар-Ола, 2002); Прикладные аспекты статистики и эконометрики (Москва, 2003); Управление развитием регионов Российской Федерации на основе программ экономического и социального развития (на примере Республики Марий Эл) (Йошкар-Ола, 2003); Формирование инновационной стратегии развития экономики регионов России (Йошкар-Ола, 2006); Проблемы и развитие социально-экономических систем (Йошкар-Ола, 2006); Регион - 2006: социальные и экономические проблемы развития (Йошкар-Ола, 2006); Вузовская наука - региону (Вологда, 2007); Стратегическое планирование и прогнозирование как форма управо ления экономикой (Йошкар-Ола, 2008); Национальные проекты России как фактор ее безопасности и устойчивого развития в глобальном мире (Йошкар-Ола, 2008); Проблемы гуманизации: традиции, новации и качество образования (Москва, 2008).
Публикация результатов исследования. Основные положения диссертации нашли отражение в 34 работах автора общим объемом 54,2 печ. л., в том числе в 4 монографиях и 30 научных статьях.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Структура диссертации определяется необходимостью решения поставленных научных задач. Диссертация объемом 361 страница построена по проблемно-тематическому принципу. Работа содержит 88 таблиц, 149 рисунков, 46 формул. Список литературы включает в себя 345 источников.
Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Бурков, Алексей Владимирович
Заключение
В соответствии с поставленными целью и задачами в диссертационной работе получены следующие результаты.
Проведено экономико-статистическое исследование оценки и моделирования качества высшего образования с учетом критерия занятости.
Особое внимание было уделено такому дискуссионному аспекту, как возможность выработки объективных критериев качества высшего образования. Научное исследование качества высшего профессионального образования, в основу которого положен поиск объективных критериев и методик его оценки, представляется автору перспективным и крайне важным для современного общества.
Проанализировав существующие в научной литературе позиции в отношении возможности оценивания качества высшего образования, автором сделан вывод о том, что объективные критерии качества высшего образования существуют и применяются в отношении оценки качества выпускников вузов во всех национальных системах образования развитых стран Европы, Америки и в России.
Однако, как показало исследование, динамика развития общества и его экономики, в особенности российской, существенные изменения на рынке труда специалистов, мировой экономический кризис, обостривший проблему занятости, поставили перед высшим образованием, специалистами и учеными, работающими в этой области, новые задачи. Одна из них - дальнейшее совершенствование и допонение оценки качества высшего профессионального образования современными методиками и методами комплексного статистического анализа с позиций занятости выпускников на рынке труда.
Анализ понятия качество высшего образования позволил определить значение таких показателей как конкурентоспособность и занятость специалистов в моделировании критериев качества высшего образования, а также определить средства и методы их моделирования.
В работе представлен анализ ряда научных позиций, согласно которым под качеством того или иного объекта или процесса принято понимать его специфическую внутреннюю сущность, видимым выражением которой является совокупность свойств данного явления. По мнению автора, это определение качества, несомненно, имеет методологическое значение. Оно фиксирует внимание исследователя на качестве как внутреннем состоянии явления или предмета, подчеркивает объективность качества. Однако в рыночной экономике модель качества приобретает некоторые специфические черты, обусловленные рынком и спросом. Автор обосновал экономическое понимание категории качество через категорию полезности, что предполагает практическое применение соответствующего объекта (носителя качества). Это означает, что о качестве можно говорить только в том случае, если соответствующий объект, или его свойства практически используется, причем используется по целевому назначению. Соответственно, в работе под качеством образования предложено понимать совокупность его: основных полезных свойств, обеспечивающих удовлетворение определенных потребностей потребителей и пользователя при его применении.
Анализ теоретических основ моделирования оценки качества высшего профессионального образования позволил сформулировать положение о том, что в современном менеджменте высшей школы формируется представление о высшем образовании, функционирующем в условиях рынка, как элементе рыночных отношений и разновидности потребительских (а в сфере платного образования и коммерческих) услуг. Эта особенность современного образования актуализировала проблему качества высшего образования и поиска новых критериев его оценки.
В результате проведенного исследования автор диссертации пришел- к выводу об обоснованности такого понимания современного высшего образования и считает, что о качественном высшем образовании можно утвердительно говорить лишь в том случае, когда оно востребовано обществом, когда выпускник вуза, специалист реализовал ту базу знаний, которой он овладел за период учебного процесса. Востребованность полученного образования, его реализация на рынке труда становится в современных условиях основной чертой качества высшего профессионального образования. Среди общепринятых критериев качества высшего образования в настоящее время ведущим становится трудоустройство выпускников вузов и их успешная карьера по специальности. Перед современными исследователями стоит задача создания показателей и моделей, конкретизирующих условия для получения качественного образования и успешного трудоустройства специалистов.
Важную роль в решении этой задачи призвана сыграть статистика. В результате проведенного исследования было установлено, что статистико-математическое моделирование процесса оценки качества высшего образования позволяют:
1) проводить сравнительный анализ качества высшего образования на федеральном и региональном уровнях;
2) разрабатывать индикаторы конечных результатов деятельности вузов;
3) оценивать занятость специалистов-выпускников вузов и их безработицу;
4) проводить статистическое наблюдение участия населения в непрерывном образовании (переобучении, допонительном образовании, повышении квалификации и т.д.);
5) проводить сопоставление российской и международных моделей оценки качества высшего профессионального образования.
Исследовав современный статистический инструментарий,, автор пришел к выводу, что статистика образования нуждается в разработке новых наборов показателей контроля качества образования, индикаторов образовательной статистики, создания новых комплексных методик и методов статистического исследования высшего образования. В связи с этим, в работе представлены методика оценки качества высшего образования с точки зрения потребностей рынка труда и требований работодателей. Проведя исследование системы государственной аккредитации и контроля качества высшего образования, существующую во многих вузах систему контроля качества образования, автор пришел к выводу, что оценка качества специалистов дожна осуществляться и через призму их занятости на рынке труда. Такой подход к оценке высшего образования позволяет с определенной долей уверенности говорить о соответствии уровня качества подготовки специалистов требованиям рынка труда.
Кроме того, анализ научной литературы, посвященной теоретическим и методологическим проблемам высшего профессионального образования, показал, что необходим единый методологический подход к анализу рынка труда и занятости выпускников вузов в контексте статистической оценки качества высшего образования. В настоящее время в статистике формируются два обособленных блока информации: информация о занятости на рынке труда и информация об образовании. Для успешного проведения модернизации высшего профессионального образования, следует добиться, чтобы эти информационные потоки пересекались, и на выходе формировалась объективная информационная модель структуры занятости выпускников российских вузов. Эти данные необходимы для высших учебных заведений, абитуриентов и их родителей. Органам управления высшим образование и вузам они позволят адекватно реагировать на запросы рынка труда, не допуская нехватки или перепроизводства специалистов. Абитуриенты, опираясь на такую информацию, смогут более правильно ориентироваться на рынке образовательных услуг. Работодателям указанная информация поможет подобрать необходимый высококвалифицированный персонал для предприятий и фирм.
Вышеназванное делает управление высшим образованием более эффективным, может повысить качество высшего профессионального образования, сделать российское образование не только востребованном на отечественном рынке труда, но и повысить его конкурентоспособность на международном рынке образовательных услуг и рынке труда.
Руководствуясь поставленной целью разработки методологии экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего образования с учетом критерия занятости выпускников вузов, были разработаны теоретические основы моделирования качества высшего профессионального образования с использованием критерия занятости выпускников вузов.
Проведенное в диссертационной работе исследование позволило построить модель взаимосвязанных компонентов различной природы, определяющих качество высшего профессионального образования в рыночных условиях. Ее составляющими являются три группы взаимозависимых компонентов: внутренние характеристики вузовского процесса, внешние воздействия, непосредственно влияющие на качество высшего профессионального образования и опосредованные внешние воздействия. В первую группу компонентов входят такие показатели, как содержание подготовки, качество подготовки, спектр реализуемых в вузе образовательных программ, качественный профессорско-преподавательского состав, информационно-методическое обеспечение учебного процесса и др. Вторая группа - это характеристики рынка труда и рынка образовательных услуг. Третья группа компонентов модели: уровень развития и структура экономики, демографическая ситуация, модель образования, принятая в обществе, и др.
Эта модель позволила сделать ряд выводов, имеющих практическое значение для успешного управления развитием высшего образования и дать рекомендации вузам по совершенствованию их деятельности.
Важнейшими показателями качества деятельности вуза являются факторы, составляющие первую группа компонентов модели, и правомерно, что они, в первую очередь, являются критериями государственной аккредитации, используемые при экспертизе показателей деятельности российских высших учебных заведений.
Рынок труда и рынок образовательных услуг в настоящее время, как показало исследование, оказывают существенное влияние на качество и структуру подготовки. Становится остро необходимой теснейшая связь высшего образования с рынком труда. С этой целью для обеспечения эффективной совместной работы всех заинтересованных сторон по подготовке специалистов необходима система взаимодействия работодателей и вузов. Особую роль здесь дожно сыграть бизнес - сообщество. Качественное высшее профессиональное образование является результатом работы высшего учебного заведения, самого студента, а также представителей современного бизнеса. Современные работодатели, участвуя в формировании структуры подготовки специалистов, направляя на учебу в вузы абитуриентов с последующим предоставлением им рабочего места, предоставляя вузам в качестве баз учебных и производственных практик свои предприятия и фирмы, способствуют повышению качества высшего образования и подготовке профессионально компетентного выпускников вузов.
Факторы, определившие третий компонент модели, влияют на качество высшего образования опосредованно, также дожны учитывать при создании модели качества высшего профессионального образования.
На основе существующей системы методов и методик оценки уровня качества, принятой в современном менеджменте, в работе была разработана модель классификации показателей качества высшего профессионального образования и выделены наиболее существенные показатели:
1)показатели назначения;
2) показатели надежности качества;
3)так называемые, лэксплуатационные показатели.
Эти три группы показателей качества образования среди прочих, по мнению диссертанта, дожны стать определяющими деятельность вузов. Показатели назначения - это качества (компетенции) выпускника вуза, позволяющие ему успешно выпонять работу по полученной специальности. Показатели надежности качества высшего образования выражают не только способность современного специалиста сохранять во времени свою профессиональную компетентность, но и постоянно совершенствовать свой профессионализм, повышать свою общую и профессиональную культуру и умение работать в команде. Эксплуатационные показатели качества образования, полученного в вузе, по мнению автора, более широкие показатели и включают в себя другие показатели: полученная в вузе специальность и востребованность на рынке труда. И, как представляется, под ними можно понимать трудоустройство выпускника высшей школы по специальности и успешную карьеру.
Подготовка высококвалифицированных, компетентных и востребованных на рынке труда специалистов - главная социальная функция высшего учебного заведения. Именно рынок труда в современных условиях является индикатором результативности высшего профессионального образования.
Предметное моделирование конкурентоспособности и занятости специалиста на рынке труда позволили выделить следующие аспекты данной проблемы:
1) современный рынок труда предъявляет высокие требования к профессиональной подготовке специалиста с высшим образованием, его личностным качествам и общей культуре. Современный выпускник вуза дожен уметь работать в команде, уметь быстро и правильно реагировать на изменения, происходящие в сфере его профессиональной деятельности, постоянно стремиться к обновлению своих знаний;
2) качество профессиональных знаний, умений и навыков молодых специалистов не всегда соответствует современным требованиям. Исключение составляют лишь те специалисты, которые обслуживают новейшие секторы экономики, отсутствовавшие в советский период;
3) выпускники высшей школы (юристы, менеджеры, экономисты) остаются невостребованными на рынке труда, среди них имеются безработные; многие из них работают не по специальности, полученной в вузе.
4) современной динамично развивающейся российской экономике не хватает высокообразованных и компетентных инженеров в области машиностроения, строительства, энергетики, нефтехимии, специалистов в области сельского хозяйства других важных отраслях экономики.
В целях решения задач, поставленных в диссертационном исследовании, автор провел анализ действующих международных моделей оценки качества высшего профессионального образования и получил такие результаты.
Высшее профессиональное образование является системообразующим элементом национальных экономик всех развитых стран и его качество находится в центре внимания общества. Во всех этих странах разработаны и применяются на практике национальные модели оценки качества высшего образования. В результате проведенного анализа было выявлено общее и особенное в российском и международном опыте моделирования качества высшего профессионального образования. Было установлено, что российская государственная модель аккредитации имеет много общего с европейскими и американской моделями оценки качества высшего профессионального образования.
Сравнительный анализ аккредитационных показателей, проведенный автором диссертации, показал, что в российской модели, в отличие от международных, особо выделены те показатели, которые непосредственно относятся к качеству образования. : показатели условий осуществления качественной об разовательной деятельности (концепция, кадры, учебные ресурсы, финансовая деятельность), показатели качественности процесса (управление вузом, содержание образовательных программ, социальная инфраструктура, механизм гарантии качества образования и т.д.), показатели результата (качество подготовки и востребованность выпускников, эффективность научно-исследовательской и научно-методической деятельности).
Наибольший интерес для автора диссертационного исследования представляет такой показатель результата, как востребованность выпускников вуза, поскольку именно трудоустройство выпускников и успешная карьера по специальности, по мнению диссертанта, есть важнейший показатель качества высшего образования, испытывающего на себе влияние рыночных отношений. При этом вузовская практика показывает, что в перспективных планах развития вузов трудоустройству будущих выпускников отводится недостаточное внимание. Причиной этого, по мнению диссертанта, является отсутствие заинтересованности вузов. В анализе рынка образовательных услуг, в своей конкурентоспособности вузы имеют достаточно сильную мотивацию. Количество студентов, поступивших на первый курс, влияет на жизнедеятельность вуза сразу и непосредственно. Оно определяет объем и содержание работы деканатов, кафедр, профессорско-преподавательского состава, административно-хозяйственных структур. А в системе платного образования от количества студентов в вузе зависит еще и материальное обеспечение вуза в целом и всего его колектива. В перспективном анализе обеспеченности своих будущих выпускников работой по специальности вузы так непосредственно не заинтересованы. Количество невостребованных выпускников или работающих не по специальности, хотя и является одной из характеристик качества подготовки специалистов, непосредственно, напрямую на деятельность вуза не влияет. Автор диссертации видит три возможных пути решения этой проблемы: Х государственные органы управления образованием дожны внести в ак-кредитационную процедуру такой механизм (или показатель), который бы поставил оценку качества деятельности вузов в прямую зависимость от востребованности его выпускников на рынке труда и их успешной карьеры;
Х введение государственного планирования подготовки отдельных групп специалистов и их государственное распределение;
Х перспективным является создание при вузах малых предприятий. Особое внимание диссертанта в свете интересующей его проблемы привлекла американская модель оценки качества высшего образования.
Исследование американского опыта в обеспечении современного рынка труда подготовленными и высококвалифицированными кадрами позволило диссертанту сделать следующие выводы: во-первых, американская модель образования и подготовки высококвалифицированных специалистов является наиболее адекватной современным условиям развития рыночной экономики; во - вторых, США является страной, где частный сектор высоко развит. В США престижным является не просто факт трудоустройства по специальности, но, прежде всего, основание своего бизнеса. Последнее и является критерием качества полученного образования; в - третьих, американское высшее образование, функционирующее в рамках развитой рыночной экономики, испытывает на себе законы рыночных отношений и подчиняется им. Учет растущей конкуренции в сфере образовательных услуг и ужесточение требований со стороны работодателей к качеству высшего профессионального образования, ориентация на потребителя стали основными принципами организации образовательного процесса в американской высшей школе.
Интересен опыт США в области внедрение двухступенчатой системы высшего образования, в области переподготовки и допонительного образования специалистов, участия государства в этих процессах.
Теоретическое исследование моделирования качества высшего образования с учётом критерия занятости позволило автору диссертации разработать методологию экономико-статистической оценки и моделирования качества высшего профессионального образования, выявить статистические закономерности вероятности трудоустройства специалистов от качества их образования и предложить методики и .методы такой оценки.
С целью оценки качества российского высшего образования разработана методика эконометрического моделирования занятости специалистов, которая была апробирована нами на данных России и США. В результате анализа данных Департамента государственной службы занятости населения Российской Федерации и ее регионов, и данных, полученных по специалистам с высшим образованием Национальной научной ассоциации США были выявлены факторы, влияющие на вероятность основания нового бизнеса выпускниками вузов США и на вероятность трудоустройства российских выпускников, и определены наилучшие эконометрические методы моделирующие зависимость искомых вероятности от полученных факторов.
Разработанная в результате исследования методика моделирования включает в себя следующие этапы: 1) определение системы статистических показателей; 2) методами факторного анализа найденные показатели были преобразованы в несколько факторов; 3) на основе полученных факторов при помощи методов нейронных сетей, логит- и пробит-регрессии, а так же при помощи методов нелинейного оценивания были получены различные регрессионные модели, оценивающие искомую вероятность;4) был проведён сравнительный анализ найденных моделей, определены наилучшие и выработаны рекомендации по их использованию. Поэтапная реализация отмеченной методики позволяет осуществить исключение параметров, не имеющих отношение к факту трудоустройства (для России) и факту основания бизнеса (для США), что в итоге сокращает количество характеристик до 14 параметров (для России) и до 18 (для США). Методом корреляционного анализа в работе были отобраны характеристики, наиболее сильно влияющие на вероятность трудоустройства и основания бизнеса. На основе 18 параметров для американских выпускников и 14 параметров для российских методами факторного анализа были получены 3-факторные модели. Для определения количества факторов был использован критерий Кайзера основанный на собственных значениях и критерий Каменистой осыпи предложенный Кэтте-лем. В работе обосновывается целесообразность построения именно 3-факторных моделей тем обстоятельством, что наибольшая доля дисперсии, как для России, так и для США объясняется первыми тремя факторами.
В рамках разработанной автором методики моделирования основным методом факторного анализа был выбран метод главных компонент с различными вариантами вращения осей. Для вращения осей были использованы следующие методы: Без вращения, Варимакс, Нормализированный Ва-римакс, Биквартимакс, Нормализированный Биквартимакс, Кварти-макс, Нормализированный Квартимакс, Еквамакс и Нормализованный Еквамакс. В качестве критерия качества метода вращения осей, использовались значения факторных нагрузок. Проанализировав модели с различными вариантами вращения осей, автор работы пришёл к выводу, что наиболее оптимальным методом является Нормализированный Варимакс.
Основываясь на факторных нагрузках было определено распределение переменных по тем или иным факторам. Для выпускников российских вузов, полученная 3-факторная модель описывает зависимость вероятности трудоустройства от следующих: Опыт, Мотивация трудоустройства и Характеристика безработицы. Для выпускников вузов США, полученная модель описывает зависимость вероятности организации нового бизнеса от следующих трех факторов: Опыт, Отношение к образованию и науке и Характеристика бизнеса.,
В результате анализа корреляции между вероятностью основания нового бизнеса для США и вероятности трудоустройства для России и полученными факторами, автор пришел к ряду выводов.
Во-первых, если рассматривать трёхфакторную модель для США, то видно, что наибольшее влияние на вероятность основания бизнеса имеет третий фактор, за ним по значимости следует первый фактор, а затем второй. Для Российских выпускников наибольшее влияние на вероятность трудоустройства оказывает второй фактор, а наименьшее первый.
Во-вторых, при увеличении значений первого или третьего факторов в американской модели, значения вероятности уменьшается, а при увеличении второго фактора, вероятность увеличивается. В модели для России наблюдается обратная картина.
На основе полученных факторов были построены регрессионные модели, показывающие зависимость вероятности основания нового бизнеса от данных факторов:
1. Логит-модели. Для логит-модели, построенной по российским данным, наиболее точным методом оценки параметров является метод Нооке-Jeeves and Quasi-Newton. Формула полученной регрессионной зависимости имеет вид:
Pffl f2 f3) = exP(
Основываясь на t-статистиках, сделан вывод, что в полученной модели наиболее значимым является фактор Мотивация трудоустройства, значение модуля его t-статистики наибольшее, а наименее значимым фактором является фактор Характеристика безработицы, так как он имеет наименьший модуль t-статистики.
Модель правильно описывает 57,15% наблюдений, из общего числа наблюдений, в которых результат трудоустройства был положительным, 63,98% было предсказано верно.
Для 3-факторной логит-модели, построенной по данным США, наиболее точным методом оценки параметров является метод лQuasi-Newton Estimation Method. Формула наилучшей полученной регрессионной зависимости имеет вид: ехр(1,756 + 0,574fl-0,434f2 + 0,925f3) 1 + ехр(1,75б + 0,574fl-0,434f2 + 0,9250)
Основываясь на t-статистиках, сделан вывод, что в полученной модели наиболее значимым является фактор Характеристика бизнеса, значение модуля его t-статистики наибольшее, а наименее значимым фактором является фактор Отношение к образованию и науке, так как он имеет наименьший модуль t-статистики.
Модель правильно описывает 81,02% наблюдений, из общего числа наблюдений, в которых результат основания бизнеса был отрицательным, 95,32% было предсказано верно.
2. Пробит-модели. В отличие от построенной для России логит-модели, для 3-мерной пробит-модели оптимальным методом для оценки параметров является метод лQuasi-Newton. Найденная формула регрессионной пробит-зависимости выглядит следующим образом:
NP(fl,f2,f3) = NP(0,022 - 0,049 fl + 0,153 f2-0,009 G) где NP обозначает нормальную вероятность.
Наиболее значимым фактором в пробит-модели, является фактор Мотивация трудоустройства, имеющий наибольший модуль t-статистики, а наименее значимым фактором является фактор Характеристика безработицы, имеющий минимальную t-статистику. Данный результат поностью совпадает с аналогичными выводами в логит-модели.
Доля правильно предсказанных значений вероятности, поностью совпадает с таким же параметром логит-модели и равна 57,28%, хотя доля правильно предсказанных случаев трудоустройства немного выше 64,24%.
Для пробит-модели, построенной для США оптимальным методом оценивания параметров является метод Нооке-Jeeves pattern moves. Полученная формула регрессионной пробит-зависимости выглядит следующим образом:
NP(fl,f2,f3) = NP( 1,024 + 0,332 fl - 0,249 О + 0,530 D) где NP обозначает нормальную вероятность.
Параметры модели можно считать значимыми, так как они имеют достаточно высокие t-статистики, и низкие уровни вероятности р. Наиболее значимым фактором в 3-мерной пробит-модели, является фактор Характеристика бизнеса, имеющий наибольший модуль t-статистики, а наименее значимым фактором является фактор Отношение к образованию и науке, имеющий минимальную t-статистику.
Доля правильно предсказанных значений вероятности, поностью совпадает с таким же параметром логит-модели и равна 81,02%, хотя доля правильно предсказанных случаев не основания бизнеса немного выше 95,55%.
3. Модели, построенные на основе нейронных сетей. В процессе исследования были проанализрованы 30 моделей нейронных сетей, которые относятся к следующим типам: 1) обобщённо-регрессионные нейронные сети, 2) радиальные базисные функции, 3) линейные, 4) многослойный персептрон.
С целью отбора наилучших моделей каждого типа и их сравнения нами была произведена оценка их точности на основе процентной доли правильно предсказанных случаев в обучающей, контрольной и тестовой выборах.
При отборе моделей учитывались и ошибки для этих выборок. Как критерий качества моделей использовалось отношение значения данных к стандартному отклонению, корреляция между наблюдаемыми и предсказанными значениями, а так же соответствие гистограммы распределения остатков модели гистограмме нормального распределения для бинарной функции.
Подводя итог сравнительному анализу трехмерных моделей с применением нейронных сетей, можно сделать вывод о том, что для оценки вероятностей трудоустройства специалистов в России и создания нового бизнеса специалистами в США следует применять многослойный персептрон. Как для США так и для России многослойный персептрон (MLP) имеет 3 входа и один выход. Для США на первом скрытом слое расположено 7 элементов, а на втором 3. В случае России MLP сеть имеет 5 элементов на первом скрытом слое и не имеет элементов на втором.
Для обучения нейронных MLP сетей были использованы следующие методы:
1) обратное воспроизведение;
2) коньюктивный градиентный спуск.
Для американских специалистов доля правильно предсказанных случаев в обучающей выборке равна 90%, в контрольной - 89%, а в тестовой выборке - 95%. Для россиян на всех выборках правильно предсказываются 99% наблюдений.
В модели для выпускников Российских вузов значимость фактора Мотивация трудоустройства наибольшая, за ним следует фактор Опыт и наконец фактор Характеристика безработицы. В модели многослойного персептрона для США, наибольшее влияние на вероятность основания бизнеса оказывает фактор Характеристика бизнеса, за ним следует фактор Опыт, и, наконец, фактор Отношение к образованию и науке.
4. Метод многомерной нелинейной и линейной регрессии.
С целью построения 3-мерных моделей были рассмотрены пять видов различных регрессионных функций. Отмечено, что все функции являются непрерывными и принимают значения от 0 до 1, из этого следует, что они впоне могут быть использованы- для моделирования зависимости вероятности основания нового бизнеса от трёх представленных факторов.
В качестве функции потерь использовася метод наименьших квадратов, а для оценки параметров модели метод Гаусса-Ньютона.
Формула искомой регрессионной зависимости для России представлена ниже: г , ч (0,121/1-0,365/2 + 0,025/3-0,057) '
Значение смешанной корреляции II, у представленной модели, равно 0,408, Л-квадрат равен 0,167, отсюда следует, что эта модель правильно предсказывает лишь 16% случаев.
В модели для выпускников российских вузов, наибольшее значение на зависимую переменную оказывает фактор Опыт, за ним следует фактор Мотивация трудоустройства, а затем фактор Характеристика безработицы. При увеличении значений факторов Опыт и Характеристика безработицы значение вероятности увеличивается, а при увеличении фактора Мотивация трудоустройства - уменьшается. Стандартные ошибки, в сравнении со значениями коэффициентов, у данной модели так же наименьшие из всех рассмотренных нелинейных регрессионных моделей. Означения имеют достаточно высокие показатели, а р-уровень вероятности низок.
Наиболее точной моделью для США является модель:
Р(/!> /2, /-0 - " | ч (-0,741/1+0,547/2-1,312/3-2,435) '
Значение смешанной корреляции Я, у представленной модели, равно 0,439, Я-квадрат равен 0,193, отсюда следует, что эта модель правильно предсказывает 19% случаев. То есть, данная модель имеет наивысший процент правильно предсказанных наблюдений, среди обычных нелинейных регрессионных моделей.
Выявлено, что наибольшее значение на зависимую переменную в американской модели оказывает фактор Характеристика бизнеса, за ним следует фактор Опыт, а затем фактор Отношение к образованию. При увеличении значений факторов Опыт и Характеристика бизнеса значение вероятности падает, а при увеличении фактора Отношение к образованию - увеличивается. Стандартные ошибки, в сравнении со значениями коэффициентов, у данной модели так же наименьшие из всех рассмотренных нелинейных регрессионных моделей, ^статистики имеют достаточно высокие показатели, а р-уровень вероятности очень низок.
Резюмируя сказанное, отметим, что наиболее точными методами для оценки функций с бинарным откликом являются методы моделирования с помощью нейронных сетей, предсказывающие правильно, на тестовой выборке практически 100% случаев. Однако методы нейронных сетей являются численными методами и по этому не дают точной математической формулы модели. В случае необходимости получения аналитического решения поставленной задачи лучше использовать логит- или пробит-регрессию, правильно предсказывающую около 50-80% случаев. Использование обычной линейной или не линейной регрессии рекомендуется использовать только в крайнем случае, так как эти методы имеют низкую долю правильно предсказанных случаев, приблизительно 15-20%.
Основным отличием в оценке успешности выпускника вуза в США от России является основание нового бизнеса, в то время как в России это трудоустройство, а так же интерпретация факторов. Однако с развитием рыночной экономики в России, процессов глобализации, а так же переход к компетентному обучению трудоустройство будет постепенно заменяться на основание нового бизнеса, а рассмотренные факторы для России будут постепенно трансформироваться в их американский аналог. Следовательно, приведённые результаты могут быть востребованы для анализа российского рынка труда в будущем.
Представленная выше методика позволяет эффективно оценивать как вероятность основания нового бизнеса выпускниками вузов США, так и вероятность трудоустройства выпускников российских вузов, что может быть положено в основу оценки качества высшего образования.
Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Бурков, Алексей Владимирович, Самара
1. Аврамова, Е. Поведение молодых специалистов на рынке труда: новые тенденции / Е.Аврамова, Е.Кулагина, Ю.Верпаховская // Человек и труд.- 2007. №9. - С.41-47.
2. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях / Под ред. В.Г.Андреенкова, А.И.Орлова, Ю.Н.Тостовой. М.: Наука, 1985.-222с.
3. Андерсен, Б. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования. М.: Стандарты и качество, 2005. - 272с.
4. Антонов, A.B. Системный анализ. М.: Высшая школа, 2004. - 454с.
5. Арефьев, A.A. Международный рынок образовательных услуг и российские вузы. // Высшее образование в России. Ч 2008. Ч №2. Ч С.144-157.
6. Бадарч, Д. Высшее образование США: Анализ структуры и организации учебного процесса / Д. Бадарч; под ред. Савельева А.Я. -М. :Научно-исследовательский институт высшего образования (НИИВО), 2001.-142с.
7. Баширова, М.Я. Вклад высшего образования в социально-экономическое развитие страны // Вопросы экономики. 2005. - № 17.
8. Бельтюкова, С.С. Определение удовлетворённости потребителей в системе менеджмента качества вуза с использованием элементов метода диагностики. // Университетское управление. 2006. - №2. -С.69-73.
9. Бендел, Т. Наставники по качеству: сб. кратких очерков о самых знаменитых зарубежных деятелей в области качества / пер. с анг., выпуск 8 М.: Стандарты и качество, 2000 - 48с.
10. Бешелев, С.Д. Экспертные оценки / С.Д.Бешелев, Ф.Г.Гурвич. М.: Наука, 1973.-79с.
11. Бизнес и образование: проблемы, тенденции, приоритеты // Основные документы в образовании. 2006 - № 10- С.57-72.
12. Бикулов, Р. Зачем нужна система качества для вуза? / Р.Бикулов, Р.Биктимиров, И.Гараев // Высшее образование в России.- 2008.-№8.-С.79-81.
13. Бирюков, Б.В. Моделирование // Философский энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1983. 840с.
14. Благовещенский, Ю. Н. Тайны корреляционных связей в статистике: монография. М.: Научная книга, 2009. - 360с.
15. Богатырев, A.A. Стандартизация статистических методов управления качеством / А.А.Богатырев, Ю.Д.Филиппов. М. Изд. Стандартов, 1989.- 120с.
16. Болонский процесс. Основополагающие материалы: перевод с англ. / сост. А.К.Бурцев, В.А.Звонов. М.: Финансы и статистика, 2007. - 88с.
17. Болотин, И. Оценка качества образования: Социологический ракурс / И. Болотин, И. Задорожнюк // Высшее образование в России. 2008-№9 Ч С.165-168.
18. Бордовский, Г.А. Мониторинг качества педагогического образования: состояние и проблемы / Г.А. Бордовский, С.Ю.Трапицын, О.А.Греничина // Стандарты и мониторинг в образовании.-2008.-№6. С.28-34.
19. Борисов, Ю. Нейросетевые методы обработки информации и средства их программно-аппаратной поддержки / Ю.Борисов, В.Кашкаров,
20. С.Сорокин // Открытые системы. Ч 1997, №4. Электронный ресурс. -Ссыка на домен более не работаетos/1997/04/179204.
21. Бородулин, И.Н. Высшее образование в России: проблемы и тенденции // Электронный ресурс. Ссыка на домен более не работаетp>
22. Брызгалина, Е.В. Качество высшего профессионального образования: роль ограничения высшего контроля // Ректор вуза. 2007. - №4. Ч С.41-48.
23. Букалова, Г.В. Процесно-ориентированная модель внутривузовской системы управления качеством образования. // Инновации в образовании. 2004. - №2. - С. 14-24.
24. Бурков, В.Н. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. - 354с.
25. Бусленко, Н.П. Моделирование сложных систем. Ч М.: Наука, 1978. Ч 400с.
26. Бухтеева, Е.Е. Мониторинг как система оценки качества //Актуальные проблемы современной науки.-2005.-№5.-С.80-84.
27. Васильев, В.И. и др. Новая парадигма оценки качества образования. // Высшее образование в России. 2007. - №2. - С. 19-23.
28. Васильев, В.Н. Рынок труда и рынок образовательных услуг в субъектах Российской Федерации / В.Н. Васильев, В.А. Гуртов М.: Техносфера, 2007. - 680с.
29. Васильева, Е.Ю. Системный мониторинг качества образовательной среды вуза. // Университетское управление: практика и анализ. 2008. -№3. -С.24-34.
30. Васильева, Э. К. Выборочный метод в социально-экономической статистике. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. - 256с.
31. Васнев, С.А. Статистика. М.: Дело, 2003. - 453с.
32. Великович, К.В. Качество высшего образования: Механизмы обеспечения в контексте зарубежного опыта. / К.В.Великович, Н.В.Черченко // Высшая школа. 2006. - №3. - С.21-24.
33. Ветрова, A.A. Рейтинговая методика в основе мониторинга и управления качеством образования / А.А.Ветрова, Р.В.Музыченко, // Высшее образование сегодня. 2005.-№7. - С.8-10.
34. Влияние системы высшего профессионального образования на состояние рынка труда // Занятость и рынок труда: Новые реалии, национальные приоритеты, перспективы. Ч М., 1998. Ч 185с.
35. Вовна, В.И. Мониторинг качества образования как важнейший инструмент управления образованием / В.И.Вовна, В.В.Короченцев, И.А.Морев, Н.А.Смаль, Р.П.Шепелёва //Инновации в образовании Ч 2005.-№5 Ч С.67-72.
36. Воротилов, В. и др. Анализ основных подходов к определению качества образования. // Высшее образование в России. 2006. -№11. - С.49-52.
37. Воскобойникова, М. Качество образования как фактор конкурентоспособности вуза / М.Воскобойникова, Н.Пугачева, И.Чепурышкин // Высшее образование в России. 2008.-№5. - С. 139143.
38. Вощинин, А.П. Построение аналитических моделей по данным вычислительного эксперимента в задачах анализа чувствительности и оценки экономических рисков / А.П.Вощинин, П.В.Бронз // Заводская лаборатория. 2007. - Т.73. - №1. - С. 101-104.
39. Вощинин, А.П. Оптимизация по регрессионным моделям и планирование эксперимента. / А.П.Вощинин, Р.А.Акматбеков -Бишкек: Илим, 1991. 164с.
40. Вроейнстийн, А.И. Оценка качества высшего образования. Рекомендации по внешней оценке качества в вузах. Ч Научное издание. М.: Изд-во МНЭПУ, 2000, - 180с.
41. Вульфсон, Б.Л. Стратегия развития образования на Западе на пороге XXI века. М.: УРАО, 1999. - С.48-83.
42. Высоцкий, B.C. Прикладной многомерный статистический анализ.
43. М.: Наука, 1978. С.348-351.
44. Геворкян, E.H. Болонский процесс и сотрудничество в области обеспечения качества образования: опыт Российской Федерации. // Вопросы образования. 2004. - №4. - С. 150-165.
45. Геворкян, E.H. Контроль качества высшего образования в аспекте болонских договоренностей / Вестник Финансовой академии. Ч 2005. Ч №1. С. 17-25.
46. Гельвановский, М.Н. Конкурентоспособность: мезо- и макроуровни. Вопросы методологии //Высшее образование в России. 2006.- №10-С.32-40.
47. Герчук, Я. П. Графики в математико-статистическом анализе. М.: Статистика, 1972. - 78с.
48. Гимпельсон, В.Е. Уволенные на рынке труда: новая работа и социальная мобильность / В.Е.Гимпельсон, В.С.Магун // Социологический журнал. -1994. №1. - С. 10-12.
49. Гирба, Е.Ю. Мониторинг качества образования // Стандарты и мониторинг в образовании-2007.- №6 С.58-61.
50. Гнеденко, Б.В. Математика и контроль качества продукции- М.: Знание, 1978.,-64с.
51. Голик, A.C. Система внешних факторов конкурентоспособности вуза // Высшее образование в России.-2007.-№7-С.131-135.
52. Голопузов, E.H. Факторный анализ и математическое обоснование вего реализации / Е.Н.Голопузов, А.И.Шадринцев // Экономический анализ: теория и практика. 2006. - № 16 (73). - С. 19-28.
53. Голубков, Е.П. Системный анализ как методологическая основа принятия решений // Менеджмент в России и за рубежом 2003. - № 3.
54. Горбунова, Л.Г. Морфология рейтинга в контексте качества образования // Инновации в образовании. 2003- №6 - С.20-25.
55. Гордон, Л.А. Социальная адаптация в современных условиях // Социологические исследования. 1994. - №8, 9. - С.5-7.
56. Горли, Б. Болонский процесс в глобальном контексте: потенциальные возможности и угрозы для европейского сектора высшего образованият
57. Вопросы образования. 2007 - №12. - С.6-13.
58. Горшкова, Л.А. Анализ конкурентоустойчивости субъекта хозяйствования // Аудит и финансовый анализ. 2003. - №3. -Электронный ресурс. - Ссыка на домен более не работаетfin/2003/3/ fin200303ms0403Gorschkova/fm200303rus0403Gorschkov a. asp.
59. Грудкина, Т.И. Создание системы качества образования в университете: стратегия, опыт, проблемы // Высшее образование сегодняЧ2008 -№5, С.54-58.
60. Турина, Р. Как измерить профессиональную компетентность? // Высшее образование в России. 2008. - №10. - С.82-89.
61. Гурьянов, С.Х. Справочник экономиста по труду / С.Х.Гурьянов, И.А.Поляков, К.С.Ремизов. М.: Экономика, 1982. - 264с.
62. Демиденко, Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981.-302с.65
Похожие диссертации
- Трансформация общественной системы и опыт перехода к рыночной экономике
- Интеграция субъектов рынка труда в процессе обеспечения кадрами предприятий
- Научно-техническое развитие АПК региона: организационно-внедренческий потенциал
- Совершенствование управления системой высшего образования в структуре экономики региона
- Методология статистического исследования качества высшего образования как фактора занятости специалистов - выпускников вузов