Методология кластерификации и ранжирования условий реализации маркетинговых программ колледжей и вузов при виндикации потребителя образовательных услуг в период рецессии Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

технологий, активно развиваемых по информационно-экономическим направлениям.

В-третьих, как было показано в наших предыдущих работах [2], важной сферой приложения знаний и умений информатика-экономиста является малый бизнес.

Рассматривая малый бизнес как один из ключевых инструментов преодоления последствий глобального кризиса, можно ожидать, что при должной государственной поддержке он сможет аккумулировать существенную долю высвободившейся рабочей силы. В этом контексте экономически грамотные специалисты, совмещающие навыки в различных вычислительных, коммуникационных, компьютерных технологиях и технологиях обработки информации, смогут решить целый ряд важных задач функционирования предприятий малого бизнеса.

В настоящей статье с позиции внедрения высокотехнологичных и интеллектуальных инноваций рассмотрена комплексная деятельность в рамках системы высшего профессионального образования. В текущих условиях нарастания негативных процессов в глобальной экономической системе становится чрезвычайно важным адекватно оценивать среднесрочный эффект (при горизонте прогнозирования в пределах 5-6 лет) от предлагаемых решений.

Общетеоретические подходы к методам оценки эффективности в случае анализа конкретных сторон образовательной активности высших учебных заведений должны быть расширены специально разработанными методиками, учитывающими специфические черты такого рода деятельности. Так, необходимо учитывать статус бюджетных вузов как государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования, выполняющих важную социальную миссию по выпуску высококвалифицированных специалистов, ожидаемых и востребованных на современном рынке труда.

Таким образом, для комплексной системной оценки образовательного процесса и эффективного анализа результатов деятельности вуза может быть создана иерархически организованная система взаимоувязанных, взаимодополняющих показателей.

Литература

1. Меркулина, И. А. Информационно-экономическое образование: управленческий и организационный аспекты [Текст]/ И.А. Меркулина // Вестник университета (Государственный университет управления). - 2009. - № 1. - С. 72-78.

2. Меркулина, И.А. Малые предприятия как объекты профессиональной деятельности информатиков-экономистов [Текст]/ И.А. Меркулина // Вестник университета (Государственный университет управления). - 2008. - № 16 (26). - С. 396-402.

Караваева Е.П.

Методология кластерификации и ранжирования условий реализации маркетинговых программ колледжей и вузов при виндикации потребителя образовательных услуг в период рецессии

На страницах профильных экономических изданий в течение последнего года развернулась научная дискуссия, в которой ведущие отечественные и зарубежные исследователи (А. Г. Аганбегян, 2008; А.И. Клебанов, 2009; Л.Л. Крестинский, 2009; R.K.

Blarney, 2008; S. Dibb, 2008; S.A. La Tour, N.C. Peat, 2009) ищут формулировки, определяющие сущность рецессионных процессов. Имеющие место трактовки термина «рецессия», обозначавшего ранее относительно умеренный некритический спад производства (Б.А. Райзберг и соавт., 1997), в настоящий период не отражают сегодняшних темпов экономического спада, в том числе на рынке образовательных услуг. Целью настоящей работы являлась идентификация условий применения маркетинговой среды на рынке образовательных услуг в условиях современного экономического спада (рецессии). Основной задачей исследования являлась реализация маркетинговых программ образовательных учреждений (на примере Краснодарского края) в связи с тенденциями спада в мировой и отечественной экономике. Профессиональное определение рецессии опирается на следующие факторы: значительное сокращение производительности, прибыли, торговой активности и уровня занятости. В США обычно о наступлении рецессии объявляет Национальное бюро экономических исследований (National bureau of economic research), созданное в 1920 году и расположенное в городе Кембридж (штат Массачусетс). Это негосударственная, некоммерческая организация, исследования которой контролируются примерно 600-ми ведущими профессорами-экономистами, работающими в американских университетах. Чтобы сделать вывод о том, что рецессия началась или закончилась, Национальному бюро экономических исследований требуется обработать огромное количество информации. Эта информация анализируется ежемесячно. Поэтому, как правило, о наступлении или окончании рецессии официально объявляется через несколько месяцев после того, как она началась или закончилась. Последняя из рецессий продолжалась с марта по ноябрь 2001 года. Однако о начале рецессии бюро заявило в ноябре, а об ее окончании - лишь в июле 2003 года. Следовательно, если рецессия в США началась в январе 2008 года, об этом официально объявлено не ранее лета. При этом данные, на которые опирается бюро, часто весьма противоречивы. Широкая публика считает, что в период с марта по ноябрь 2001 года экономика США постепенно прогрессировала, что и привело к окончанию рецессии. Однако, по оценкам правительственного Бюро экономического анализа (Bureau of economic analysis), ситуация выглядела несколько иначе: экономика буксовала в третьем квартале 2000 года, первом и третьем кварталах 2001 года. Однако она демонстрировала рост в четвертом квартале 2000 года и втором квартале 2001 года. То есть в 2000 и 2001 годах экономика США развивалась волнообразно. И если в этом случае использовать классическое определение рецессии ("негативный рост" два квартала подряд), то оно не срабатывает. В базе данных Национального бюро экономических исследований насчитывается 33 рецессии в экономике США (начиная с 1854 года). C 1945 года средняя рецессия в США продолжается 11 месяцев. От десятилетия к десятилетию продолжительность рецессий становится меньше, т.к. экономисты находят все больше инструментов для борьбы с ними. До Второй мировой войны средняя рецессия продолжалась 24 месяца. Наиболее длительной рецессией послевоенного периода была рецессия 1981-1982-х годов - 16 месяцев. В одних случаях рецессии сопровождались паникой на биржах, в других - нет. В 19 - начале 20-го века рецессии в США были фактически "календарным" явлением: они начинались исключительно в апреле-мае или в сентябре-октябре, что иногда принято объяснять сельскохозяйственными причинами (размерами урожая или видами на урожай, доступностью кредитов, товаров, топлива, фуража и т.п. для фермеров и пр.). С 1920-х годов важную роль для экономики США стала играть ситуация на внешних рынках, с конца 1940-х годов - ситуация на фронтах холодной войны, с 1970-х годов - уровень цен на нефть, а с 1990-х годов - общий уровень

мировой стабильности. В этой связи становится актуальной методология анализа условий маркетинговых программ, в том числе на рынке образовательных услуг. В нашем случае использовалась методология проведения подобного анализа, введенная в практику статистического оценивания Л.С. Заксом (1976) и модифицированная Б.Л. Винокуровым (1998), которая позволяет на достоверном уровне сравнивать две независимые выборки разнородных признаков или характеристик, имеющих различный объем или количество наблюдений.

Так, например, в процессе анализа сравнивались две независимые выборки (А и В) объемом п1 и п2 следующим образом:

1. Оба вариационных ряда объединяли и значения распределяли в порядке нарастания величины (упорядочивали значения общего ряда).

2. Каждому значению придавали ранг и отмечали, к какому из рядов (А или В) он относится. Определяли сумму рангов в первом (SR1) и втором вариационных рядах.

3. Вычисляли и1 и и2 по формулам:

Ш = п1п2 + П1(П1 +1 - Ж1 Ш = п1п2 + П2(П2 +1 - Ж2 2 2

Поясним алгоритм определения Ш и и2, например, в результате исследования

двух групп маркетинговых признаков (А и В) были определены следующие величины

экономического спада (рецессии):

- выборка А (вариационный ряд): 7 9 13 14 16 17 18 19 (п1=8);

- выборка В (вариационный ряд): 3 5 6 8 10 11 12 15 (п2=8);

Объединяем ряды А и В и упорядочиваем их. Каждому значению придаем ранг и отмечаем, к какой группе выборок он относится;

- значения: 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19;

- ранги: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16;

- выборка: В В В А В А В В В А А В А А А А;

- определяем сумму рангов в выборках А и В. В выборке А SR1 равняется 4 + 6 + 10 + 11 + 13 + 14 + 15 + 16 = 89. В выборке В SR2 равняется 1+2+3+4+5+7+8+9=12 = 47;

- вычисляем: и1 = 8 х 8 + ^^ - 89 = 11 Ш = 8 х 8 + ^^ - 47 = 53

22

Из приведенных формул видно, что различия значений Ш и и2 зависят от значений п и различий сумм рангов для каждого ряда. Пользуясь таблицей критических значений для критерия Вилкоксона, Манна, Уитни (по Л. С. Заксу, 1976), сравнивали наименьшее значение Ш в данном примере с табличным. Для п1=п2=8 критическое значение и при пороге надежности р = 0,05 (для двустороннего критерия) равно 13. Достоверность сравниваемых вариационных рядов при заданном пороге надежности устанавливалась тогда, когда наименьшее значение И было меньше табличного. В приведенном примере различия достоверны с вероятностью ошибочного прогноза (р) менее 5% (р<0,05). В тех случаях, когда в выборках, упорядоченных по величине значений, имелись одинаковые значения, им присваивался средний ранг. Если, например, в вариационном ряду имелись значения: 3 3 4 5 5 5 5 9 9 10 13 15 17 19 (п=14), то им присваивались соответствующие ранги: 1,5; 1,5; 3; 5,5; 5,5; 5,5; 5,5; 8,5; 8,5; 10; 11; 12; 13; 14. Если в ряду исследуемых показателей оказалось 2 значения по 3, им присваивались ранги 1 и 2; средний ранг для них был равен:

= 1,5

2

4. Значения предложенного вариационного ряда имели величину 5 (они занимают в вариационном ряду места 4 - 7). Им присваивались ранги 4, 5, 6, 7, а средний ранг

4 + 5 + 6 + 7

был равен:

4

= 5,5

Для определения глубины, характера и интенсивности воздействия различных социальных, правовых, экономических, природно-экологических, этнокультуральных, геополитических факторов и причин, влияющих на уровень диссеминации научного поиска новых схем маркетинговой деятельности колледжей и вузов, был использован метод многомерной кластерификации и определения величины разнородных социальных векторов (Б. Л. Винокуров, 1996), что представлено в таблице 1.

Таблица 1. Ранжированность влияния социально-экономических, природно-экологических, правовых и геополитических факторов на показатели состояния маркетинговой среды на рынке образовательных услуг

№ п/п Наименование кластерифицированных характеристик влияния того или иного фактора Условно-оценочная величина (УОВ) глубины влияния различных факторов на показатели маркетинговой среды

1. Кластер А. Характер влияния А - 1 - Прогрессивные факторы А - 2 - Интегрирующие (восполняющие) факторы А - 3 - Регрессные факторы УОВ - 1,0 УОВ - 0,5 УОВ - 0,1

2. Кластер В. Интенсивность воздействия В - 1 - Агрессивные факторы В - 2 - Факторы средней интенсивности В - 3 - Малопродуктивные факторы В - 4 - Интактные факторы УОВ - 1,0 УОВ - 0,5 УОВ - 0,1 УОВ - 0

3. Кластер С. Степень проникновения в сферу общественных отношений С - 1 - Декларированные факторы С - 2 - Реально-присутственные факторы С - 3 - Условно-инициированные факторы УОВ - 1,0 УОВ - 0,5 УОВ - 0,1

Глубина влияния каждой группы факторов (социальных, правовых, экономических, природно-экологических, этнокультуральных, геополитических) оценивалась по следующей формуле: I = А + В + С, где I - коэффициент условно-оценочной величины влияния каждого указанного фактора на показатели маркетинговой среды; А - условно-оценочная величина характера влияния каждого фактора в маркетинговых программах вузов и колледжей; В - интенсивность воздействия каждого исследуемого фактора; С - степень проникновения каждого фактора в сферу общественных отношений, влияющих на изменение экономических условий развития рыночного сектора образовательных услуг.

Таблица 2. Доверительные границы совокупного уровня влияния ( I) социальных, экономических, правовых, медико-организационных и иных факторов на показатели состояния маркетинговой среды на изучаемом сегменте рынка

Характеристика влияния конкретного фактора на реализацию маркетинговых мероприятий Границы коэффициента условно-оценочной величины £ = А+В+С

I ранг. Исключительный (очень высокий) уровень влияния 2,5-3,0

II ранг. Динамичный (высокий) уровень влияния 2,0-2,4

III ранг. Стационарный (средний) уровень влияния 1,0-1,9

IV ранг. Дистанционный (слабый) уровень влияния менее 1,0

Анализируя данные этих таблиц, следует подчеркнуть, что в ходе проведения маркетингового тестирования населения Сочи (п=278, р<0,05) было выявлено в 20082009 годах более двух десятков тех или иных социальных и экономических факторов, которые с различной степенью интенсивности влияли на показатели объективной потребности научного поиска новых форм маркетинговой работы в сфере распространения образовательных услуг. Однако только факторы I и II рангов, указанные в таблице 2, оказывали на названную потребность превалирующее влияние. Другие выявленные социологические и экономические факторы оказывали на уровень этой потребности дистанционное (слабое) влияние, т.е. являлись факторами IV ранга.

Таблица 3. Кластерифицированная оценка и ранжирование влияния группы значимых экономических факторов на рецессионные течения на рынке

образовательных услуг

№ п/п Наименование экономических факторов Комплексное влияние экономического фактора

по характеру экономических преобразований по интенсивности воздействия по степени проникновения в сферу общественных отношений

1. Динамика реальных накоплений населения в банковском секторе экономики и сезонные колебания курса валют А - 1 В - 2 С - 1 прогрессивный стабилизационный декларированный УОВ = 1,0 УОВ = 0,5 УОВ = 1,0 коэффициент условно-оценочной величины: I (А1 + В2 + С1) = 2,5 I ранг. Исключительный (очень высокий) уровень влияния

2. Динамика объемов регионального валового внутреннего продукта и валового внутреннего дохода, в т.ч. на курортах Краснодарского края А - 2 В - 1 С - 2 интегрирующий агрессивный реально- присутственный УОВ = 0,5 УОВ = 1,0 УОВ = 0,5 коэффициент условно-оценочной величины: I ( А2 + В1 + С2) = 2,0 II ранг. Динамичный (высокий) уровень влияния

3. Рост федеральных и региональных тарифов на услуги естественных монополий А - 2 В - 1 С - 1 интегрирующий агрессивный декларированный УОВ = 0,5 УОВ = 1,0 УОВ =1,0 коэффициент условно-оценочной величины: I (А2 + В1 + С1) = 2,5 I ранг. Исключите льный (очень высокий) уровень влияния

4. Платежеспособный спрос (в зависимости от уровня инфляции) на те или иные виды образовательных услуг в городах-курортах российского Причерноморья А - 1 В - 1 С - 2 прогрессивный агрессивный реально- присутственный УОВ = 1,0 УОВ = 1,0 УОВ =0,5 коэффициент условно-оценочной величины: ^ (А1 + В1 + С2) = 2,5 I ранг. Исключительный (очень высокий) уровень влияния

5. Динамика прожиточного минимума населения в исследуемом регионе А - 3 В - 1 С - 1 регрессный агрессивный декларированный УОВ = 0,1 УОВ = 1,0 УОВ = 1,0 коэффициент условно-оценочной величины: 2? (А3 + В1 + С1) = 2,1 II ранг. Динамичный (высокий) уровень влияния

Выводы:

1. Предложенная методология кластерификации и ранжирования экономических условий на рынке образовательных услуг позволяет выстраивать маркетинговые программы колледжам и вузам, а также прогнозировать платежеспособный спрос различных социальных групп населения на образовательные услуги.

2. Среди многообразия экономических факторов, повышающих стоимость образовательных услуг, особое негативное влияние оказывает рост тарифов на услуги естественных монополий (водоснабжение, канализация, электрификация зданий и сооружений, находящихся на балансе колледжей и вузов), рост цен на арендованные площади.

Литература

1. Аганбегян, А.Г. К дискуссии о сущности термина «рецессия» [Текст]/ А.Г. Аганбегян // Экономические вести столицы. - 2008. - №34 (125). - С. 4-5.

2. Клебанов, А.И. Концепция маркетинговых программ малых и средних предприятий в условиях рецессии [Текст]/ А.И. Клебанов // Российский экономический вестник.

- 2009. - №1. - С. 62-64.

3. Крестинский, Л. Л. Маркетинговые аспекты формирования товарной стратегии в малом бизнесе [Текст]/ Л.Л. Крестинский // Дело. - 2009. - №1. - С. 31-32.

4. Blarney, R.K, Braithzvaite, V.A. A Social Values Segmentation of the Poten-tial Ecotourism Market //Journal of Sustainable Tourism. - 2008. - 5 (1). - Р. 29-45.

5. Dibb, S. Market segmentation: strategies for success // Marketing Intelligence and Planning.

- 2008. - Vol. 16. - № 7 - Р. 394-397.

6. LaTour, S.A., Peat, N.C. Conceptual and Methodological Issues in Consumer Satisfaction Research // Advances in Consumer Research 6. Ed. Wilkie W. L. - MI.: Association for Consumer Research, 2009. - Р. 431-437.