Автореферат (Теоретико-игровые модели развития высшего образования), страница 2

В частности, разработаны методики, позволяющиеформировать обоснованные прогнозы вариантов распределения дополнительного эффекта,возникающего при достижении договоренности между вузами относительно проведения6согласованной политики на рынке образовательных услуг; определять дополнительнуюпотребность в кадрах с высшим образованием; рассчитывать пороговые значения долейабитуриентов и вузов, придерживающихся определенных стратегий, свидетельствующие о«застое» - ситуации, в которой эволюционных стимулов к обновлению системы образования невозникает; оценивать социально-экономический эффект от трудоустройства выпускников вузовконкретного региона. Апробация предлагаемых моделей и методов проведена на материалахВологодской области.Результатыисследованиямогутбытьиспользованывдеятельностиоргановгосударственного управления, занимающихся решением задач, связанных совершенствованиемструктуры и сети государственных вузов и оптимизации системы высшего образования вцелом.

Материалы работы также будут интересны представителям высших учебных заведений.Соответствие диссертации Паспорту научной специальностиДиссертация и научные результаты, выносимые на защиту, соответствуют Паспортуспециальности 08.00.13 – «Математические и инструментальные методы экономики»:–п. 1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем:математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр,оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов,используемых в экономико-математическом моделировании, соответствуют п.

1, 3научных результатов;–п. 1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа ипрогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни:демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизнинаселения и др. соответствуют п. 2, 4, 5 научных результатов.Структура работыРабота состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы(161 источник) и приложения, содержит 80 формул, 25 таблиц, 24 рисунка.

Объем работы (безприложения) составляет 132 страницы.Апробация результатов исследованияРезультаты диссертационного исследования были представлены на следующих научныхконференциях.–III международная научно-практическая конференция «Устойчивое развитие: общество иэкономика» (Санкт-Петербург, 2016 г.).–XX и XXI международные научно-практические конференции «Предпринимательство иреформы в России» (Санкт-Петербург, 2014 и 2015 г., соответственно).–Научно-практические конференции с международным участием «НЕДЕЛЯ НАУКИСПбПУ-2014» и «НЕДЕЛЯ НАУКИ СПбПУ-2015» (Санкт-Петербург).7–Международныйэкономическийсимпозиум-2015.Международнаявесенняяконференция молодых ученых-экономистов «Наука молодая» (Санкт-Петербург).–XXII Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых«Ломоносов» (Москва, 2015 г.).–IV Всероссийская научная конференция «Малые Леденцовские чтения.

Бизнес. Наука.Образование» (Вологда, 2015 г.).Отдельные результаты также были представлены на конкурсах научных работ.–Всероссийский конкурс научных работ молодежи «Экономический рост России», 2016 г.(организатор – ВЭО России).–Конкурс «Научный прорыв», 2016 г. и 2015 г. (организатор – ЮУИУиЭ).–Всероссийский конкурс молодых ученых-2015 (организатор – ИНИР им. С.Ю. Витте).–Всероссийская Олимпиада развития Народного хозяйства России и ВсероссийскийКонкурс молодых аналитиков, 2014-2015 гг. (организатор – МСЭФ РФ).Основные результаты по теме диссертационного исследования изложены в 20 печатныхработах. Четыре из них опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК.ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ, ВЫНОСИМЫЕ НАЗАЩИТУ1.Теоретико-игровая кооперативная модель взаимодействия вузовВрамкахвзаимодействиебазовойтрехмоделивузов-игроковдиссертационногоодногоисследованиярегиона:рассматривалось(1) вуза-лидера(крупногогосударственного университета), (2) отраслевого учреждения высшего образования (академии)и (3) частного института – на примере кооперативной игры с трансферабельной полезностью.

Вкачестве критериального показателя, положенного в основу характеристической функции,взяты условные единицы приема, задающиеся с учетом сбалансированности спроса ипредложения специалистов с высшим образованием. Максимальный выигрыш вузов, такимобразом, достигается при соответствии объемов и структуры подготовки выпускников ипотребности экономики региона в квалифицированных кадрах. Принято допущение, что вузымогут осуществлять подготовку студентов по трем укрупненным направлениям: инженернотехническому; экономическому и социально-гуманитарному. Также принято допущение, чтоисходная мощность вуза по направлению подготовки составляет 1. Для определениявыигрышей возможных коалиций ( v (S ) ) задан дополнительный вклад вступающего вкоалицию вуза-игрока, при учете того, что отрегулировать структуру приема образовательныеучреждения региона могут, только действуя согласованно.

Характеристическая функциярассматриваемой игры представлена в последней строке таблицы 1.8Таблица 1Построение характеристической функции теоретико-игровой модели кооперативноговзаимодействия высших образовательных учрежденийКоалицияНаправление подготовки{1}{2}{3} {1,2}{1,3} {2,3} {1,2,3}Экономическое1113335Социально-гуманитарное111315Инженерно-техническое113115v (S )32277515Источник: составлено авторомБыл проведен анализ построенной теоретико-игровой модели на базе различныхконцепций решения кооперативных игр, в частности, расчета значений вектора Шепли, которыедля рассматриваемой игры составили: Ф1 ( v)  6 ; Ф2 (v )  4,5 ; Ф3 (v )  4 ,5 . С содержательнойточки зрения данные значения могут быть интерпретированы как мощности образовательныхучреждений, пропорционально отношению которых к совокупной мощности коалиции, можетбыть распределен рынок высшего образования при достижении «полного» соглашения междурассматриваемыми вузами.

Нужно отметить, что доли полезностей, предписываемых вузамигрокам значением Шепли, в данной модели превышают их индивидуальные полезности.В то же время, при рассмотрении альтернативных концепций решения были полученынесколько иные значения. В частности, данная игра имеет достаточно «объемное» непустое Сядро (рис. 1).Рисунок 1 Геометрическая характеризация С-ядра и N-ядраСогласно рисунку 1, С-ядро рассматриваемой игры, представляющей взаимодействиетрех вузов одного региона, описывается набором точек: A (5;2;8); B (3;4;8); C (3;8;4); D (5;8;2);E (10;3;2); F (10;2;3).9Для данной игры также были рассчитаны значения дележей, соответствующие N-ядру,которые от значений вектора Шепли отличаются незначительно: N (v)  (5,7; 4,7; 4,7) .Очевидно, что вышеуказанные различия определяются исключительно конкретнымиисходнымиусловиями.

Бессмысленнои неправомерноабсолютизироватькакую-либоотдельную концепцию решения. Более того, в рамках рассматриваемого примера различиямежду решенияминаходятсяврамкахпогрешностиисходнойинформации. Болеесодержательными с научной точки зрения представляются исследования, основанные насравнении распределений, предписываемых различными решениями кооперативных игр(вектор Шепли, C-ядро, N-ядро, K-ядро), c фактическими условиями, на которых достигаютсясоглашения между вузами.

Нельзя исключать ситуации, при которых по факту отсутствуюткакие-либо договоренности между участниками рынка образовательных услуг. В этом случаепредложенные игровые модели могут выступить в роли аналитического инструмента,позволяющего оценить объективные и субъективные причины подобного положения вещей иперспективы его развития.2.Комплекс эконометрических моделей общего спроса на труд и потребности вкадрах с высшим образованием, позволивших создать методику построенияхарактеристической функцииВ качестве базового фактора, обеспечивающего выигрыш образовательных учреждений,в рамках диссертационного исследования рассматривалась сбалансированность спроса ипредложения специалистов с высшим образованием. Соответственно, для определениязначения решений рассмотренной выше задачи для конкретного региона, прежде всего, былонеобходиморассчитатьпрогнозируемыйобъемдополнительнойпотребностивквалифицированных кадрах в данном регионе через 2-4 года (срок подготовки магистров ибакалавров).

В ходе диссертационного исследования разработана методика прогнозирования,включающая в себя следующие этапы.1.Моделирование и прогнозирование общей потребности в кадрах в регионе по видамэкономической деятельности (ВЭД). На данном этапе для каждого вида деятельностирассматривались базовые («традиционные») модели спроса на труд: неоклассическая,кейнсианские, линейная и степенная многофакторные, из которых выбиралась наиболееадекватно описывающая динамику изучаемой совокупности.2.Моделирование и прогнозирование доли занятых с высшим образованием.3.Определение числа занятых с высшим образованием в 2014-2016 гг.

в абсолютныхвеличинах.4.Расчет коэффициентов естественного выбытия по ВЭД и коэффициента миграционногоприроста (выбытия) населения с высшим образованием.5.Определение дополнительной потребности в квалифицированных кадрах в 2014-2016 гг.по ВЭД.106.Определение дополнительной потребности в квалифицированных кадрах в 2014-2016 гг.по группам специальностей (направлениям подготовки).В результате рассчитан объем дополнительного спроса на труд специалистов с высшимобразованием в Вологодской области в 2016 году.Более подробно процесс моделирования и прогнозирования дополнительного спроса натруд специалистов с высшим образованием рассмотрен в статье [5]. Модели общейпотребности в кадрах в Вологодской области по ВЭД приведены в таблице 2.Таблица 2Основные характеристики окончательных моделей спроса на труд по ВЭДВЭДпроизводство ираспределениеэлектроэнергии,газа и водыоперации снедвижимостьюстроительство90,5%0,94 (3,1%)93%1,6 (3,9%)87%3,3 (4%)wLDt  0,0009   - 1,75t  0,00014  p- 0,00001Y 0 - 0,075 П  0,0015 K91%0,71 (1,93%)LDt  Д 10, 206 Ж 0, 2875,9%1,5 (3%)93,7%0,32 (4,8%)94,1%1,15 (3,7%)82,9%0,54 (0,96%)96,5%0,35 (0,81%)85,6%0,42 (2%)K  0,09Y 0 ,1 e  0,03t  0,02 Кр0, 23 wLDt  172,8 t 0, 24p DLt  50 ,5  0, 00001 Y  1,5t  3,3 КрDtL  342 ,5 Н wLDt  42,7  pфинансоваядеятельностьпредоставлениепрочих услуг0,27 (1,5%)0,12LDt  12 ,8  0,14 t  0,8 Кр  0,3Т - 0,00002 Kтранспорт и связьздравоохранение94% wLDt  42  pгостиницы ирестораныобразование2,29 (1,7%)LDt  17,56 Y 0,167 e -0,037 t - 0,04 Kрторговлягосударственноеуправление96%Уравнение регрессиисельское хозяйствообрабатывающиепроизводства99%Стандартнаяошибкауравнения2,72 (2,2%)Коэффициентдетерминации 4 , 06Y0 ,300 , 23e 0, 06t wLDt  13,95  0,00057    0,00006К pDL t  44 ,55  0,045 Н 1  0,075 Н 2  0,89 КрDtL  172,7  0,43 Н 3  0,06 Н 4  0,34 Н 5  2,34 Кр  2,11МLDt  28  1337,8У  0,01Н м  0,0024Y  1,42 Кр - 0,00002Y0Источник: рассчитано по данным ВологодастатаВ приведенных выше моделях учитывается влияние следующих факторов: реальнаяw( )tставка заработной платы P , объем основных фондов (Kt) и выпуска (Yt) по ВЭД, а такжеобщий объем выпуска (Y0) в реальном выражении, время (t), объем выработки теплоэнергии (Т);численность населения (Н), в том числе, в возрасте от 15 до 19 лет (Н1), от 20 до 24 лет (Н2), от115 до 9 лет (Н3), от 10 до 14 лет (Н4), от 45 до 49 (Н5), численность населения с доходами нижепрожиточного минимума (Нм), денежные доходы населения (Д), сальдированный финансовыйрезультат деятельности гостиниц и ресторанов (П), доходы от услуг связи организаций всехвидов деятельности (Д1), пассажирооборот железнодорожного транспорта (Ж), мощностьамбулаторно-поликлинических учреждений (М), доля прочих услуг в общем выпуске (У).Проведенные статистические оценки показали, что параметры уравнений значимы.В результате исследования установлено, что динамика такого показателя, как долязанятых с высшим образованием вполне адекватно может быть описана в форме линейногорегрессионного уравнения, где факторами выступают производственно-технологическиехарактеристикипредприятиярегиона.Срединихрядфиктивныхпеременных,характеризующих принадлежность рассматриваемых показателей к определенному ВЭД (х),затратынаприобретениевычислительнойтехники(cвыч.тех),числоорганизаций,использовавших электронную почту (ne-mail), использовавших локальные вычислительныесети (nл), персональные компьютеры (nпк), специальные программные средства (nспец.прогр),интернет (ni).