+7(495) 989 9610
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Математическая модель оценки эффективности инвестиций в высшее образование

т. 20, вып. 4, апрель 2021

Получена: 11.03.2021

Получена в доработанном виде: 20.03.2021

Одобрена: 02.04.2021

Доступна онлайн: 29.04.2021

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Коды JEL: C3, J17, J22, J23, J24

Страницы: 772–788

https://doi.org/10.24891/ea.20.4.772

Артеева В.С. ассистент Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Российская Федерация 
vsarteeva@gmail.com

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 2650-7530

Схведиани А.Е. ассистент Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Российская Федерация 
shvediani_ae@spbstu.ru

https://orcid.org/0000-0001-7171-7357
SPIN-код: 8003-0248

Предмет. Высокая скорость внедрения и развития цифровых технологий приводит к трансформации востребованных навыков и компетенций, что усиливает проблему несоответствия спроса и предложения на рынке труда. Часть выпускников бакалавриата продолжают обучение в магистратуре, чтобы получить более узкую специализацию, освоить специализированные навыки, стать более компетентными и сократить разрыв в навыках. В статье оценивается эффективность инвестиций в высшее образование.
Цели. Оценка эффективности инвестиций в высшее образование для студента магистратуры Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого по направлению «экономика» по профессии «бизнес-аналитик».
Методология. Представленная в исследовании методология включает три этапа. На первом происходит оценка спроса на навыки, на втором оценивается соответствие предложения навыков спросу и на третьем производится оценка эффективности инвестиций в высшее образование на основании разработанной математической модели, сценарного анализа, а также дерева решений.
Результаты. Выявлено, что для бизнес-аналитика наиболее значимыми категориями навыков являются проектный менеджмент, навыки принятия решений, организационные, коммуникативные, а также знание корпоративного программного обеспечения. А наиболее требуемыми навыками в данных категориях являются знание бизнес-процессов, проектная документация, системное мышление, работа в команде, коммуникации, грамотная речь. Анализ соответствия требуемым работодателями и полученных компетенций показал, что выпускник магистратуры на 69% соответствует спросу на должность бизнес-аналитика на рынке труда. Оценка эффективности инвестиций в высшее образование показала, что индивиду выгодно поступать на бюджетную форму обучения в магистратуре при хорошем и отличном уровне усвоения, а на коммерческую форму – при отличном.
Выводы. Оценка эффективности инвестиций в высшее образование для студента магистратуры Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого по направлению «экономика» по профессии «бизнес-аналитик» показала, что выпускнику бакалавриата выгоднее продолжить обучение в магистратуре, а не идти сразу работать.

Ключевые слова: оценка эффективности инвестиций, разрыв в навыках, инвестиции, высшее образование, спрос на навыки

Список литературы:

  1. Wowczko I.A. Skills and Vacancy Analysis with Data Mining Techniques. Informatics, 2015, vol. 2, iss. 4, pp. 31–49. URL: Link
  2. Calanca F., Sayfullina L., Minkus L. et al. Responsible team players wanted: an analysis of soft skill requirements in job advertisements. EPJ Data Science, 2019, vol. 8, iss. 13. URL: Link
  3. Mýtna Kureková L., Beblavý M., Haita C., Thum A.E. Employers' skill preferences across Europe: between cognitive and non-cognitive skills. Journal of Education and Work, 2016, vol. 29, iss. 6, pp. 662–687. URL: Link
  4. Deming D., Kahn L.B. Skill requirements across firms and labor markets: Evidence from job postings for professionals. Journal of Labor Economics, 2018, vol. 36, no. S1, pp. S337–S369. URL: Link
  5. Gardiner A., Aasheim C., Rutner P., Williams S. Skill requirements in big data: A content analysis of job advertisements. Journal of Computer Information Systems, 2018, vol. 58, iss. 4, pp. 374–384. URL: Link
  6. Verma A., Yurov K.M., Lane P.L., Yurova Yu.V. An investigation of skill requirements for business and data analytics positions: A content analysis of job advertisements. Journal of Education for Business, 2019, vol. 94, iss. 4, pp. 243–250. URL: Link
  7. Coady P., Byrne S., Casey J. Positioning of emotional intelligence skills within the overall skillset of practice-based accountants: employer and graduate requirements. Accounting Education, 2018, vol. 27, iss. 1, pp. 94–120. URL: Link
  8. Hadiyanto N., Moehamin Y. et al. Assessing students and graduates soft skills, hard skills and competitiveness. PEOPLE: International Journal of Social Sciences, 2017, vol. 3, iss. 2, pp. 1885–1906. URL: Link
  9. Hadiyanto S., Fajaryani N., Masbirorotni M.J. et al. Constructing the Measurement of EFL Students' Core Competencies Practices in Learning Activities. TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology, 2018, vol. 17, iss. 3. URL: Link
  10. Keinänen M., Ursin J., Nissinen K. How to measure students' innovation competences in higher education: Evaluation of an assessment tool in authentic learning environments. Studies in Educational Evaluation, 2018, vol. 58, pp. 30–36. URL: Link
  11. Голенкова З.Т., Кошарная Г.Б., Кошарный В.П. Влияние образования на повышение конкурентоспособности работников на рынке труда // Интеграция образования. 2018. Т. 22. № 2. С. 262–273. URL: Link
  12. Nazar R., Chaudhry I.S. The return on investment for education in Pakistan. Pakistan Journal of Commerce and Social Sciences, 2017, vol. 11, iss. 3, pp. 1069–1083. URL: Link
  13. Simanaviciene Z., Giziene V., Jasinskas E., Simanavicius A. Assessment of Investment in Higher Education: State Approach. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 2015, vol. 191, pp. 336–341. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 20, вып. 4, апрель 2021

Другие номера журнала