Экономический эффект от внедрения прогнозирования спроса в дополнительном образовании школы: подходы к оценке

Введение

В условиях перехода к персонифицированному финансированию дополнительного образования и ужесточения конкуренции на локальных рынках образовательных услуг общеобразовательные организации вынуждены искать новые инструменты повышения экономической эффективности [1, с. 390]. Традиционные методы планирования «от достигнутого», опирающиеся на данные прошлого года, как показывает практика, обладают высокой погрешностью. Это приводит к системным дисбалансам: переполнению одних групп и недобору или закрытию других, неэффективному расходованию фонда оплаты труда и простаиванию закупленного оборудования [2, с. 51].

Современные исследователи подчеркивают, что для эффективного управления человеческим капиталом и инфраструктурой образовательной организации необходимы современные модели прогнозирования, способные учитывать динамику и сезонность [3, с. 5]. При этом, если на уровне вузов и региона разработаны методики оценки экономических эффектов от прогнозирования кадровых потребностей [4, с. 326; 5, с. 134], то на уровне отдельной школы такие методики практически отсутствуют. Возникает противоречие: руководители понимают необходимость математического моделирования, но не всегда могут перевести улучшение точности прогноза в плоскость финансовых показателей.

Целью данной работы является описание одного из возможных подходов к оценке экономического эффекта от внедрения прогнозирования спроса на услуги дополнительного образования в общеобразовательной организации. Мы не претендуем на создание универсальной или единственно верной методики; предлагаемый взгляд отражает наши представления о том, как можно связать статистическую точность прогноза с управленческими и экономическими результатами.

Объекты и методы исследования

Методологическую базу составили положения проектного менеджмента, методы экономической оценки инвестиций, адаптированные к сфере образования [6, с. 47], а также методы статистического анализа временных рядов.

Эмпирической базой выступили обобщённые данные о динамике спроса на услуги дополнительного образования в типичной общеобразовательной организации, сформированные на основе модельных рядов, отражающих сезонность набора. Для прогнозирования использовалась модель SARIMA, основанная на методологии Бокса-Дженкинса [7, с. 22]. Оценка точности прогноза проводилась с помощью метрики MAPE (средняя абсолютная процентная ошибка), сравнение велось с сезонным наивным прогнозом, который имитирует привычный для школ метод «как в прошлом году».

Для оценки экономического эффекта предлагается комбинированный подход, учитывающий как прямые финансовые результаты, так и предотвращённые потери. Подчеркнём, что приведённые ниже формулы и рассуждения являются иллюстрацией возможного способа расчёта и могут уточняться в зависимости от условий конкретной школы.

Сравнительная характеристика подходов к планированию представлена в таблице.

Таблица

Сравнение подходов к планированию спроса на услуги дополнительного образования

Точность прогноза как основа для экономического эффекта. Экономический эффект от прогнозирования напрямую зависит от снижения ошибки. В рамках наших расчетов модель SARIMA с сезонной компонентой показала более низкую ошибку по сравнению с традиционным методом по прошлому году. Мы наблюдали, что снижение ошибки достигается за счёт лучшего улавливания сезонных пиков (август – сентябрь) и спадов. При этом важно отметить: мы не утверждаем, что именно модель SARIMA является оптимальной для всех случаев; выбор модели зависит от доступных данных и горизонта планирования.

Подход к расчёту прямого экономического эффекта. Прямой эффект, на наш взгляд, может достигаться за счёт сохранения контингента (предотвращения отсева) и своевременного открытия дополнительных мест (ликвидации упущенной выгоды). Мы предлагаем оценивать экономический эффект (Э) по формуле, адаптированной к специфике дополнительного образования: =

Э = ΔN × Ц × m + (L_недобор - L_факт).

Где:

ΔN – число дополнительно сохранённых или привлечённых обучающихся;

Ц – стоимость занятий в месяц (средняя по направлению);

m – число месяцев занятий в учебном году;

L_недобор – упущенная выгода от недобора групп, которую удалось предотвратить;

L_факт – фактические потери.

Пример логики расчёта: если благодаря своевременному прогнозу отсева школа запускает добор в середине учебного года (а не в конце), это позволяет сохранить часть обучающихся на оставшиеся месяцы. Умножив число сохранённых детей на среднюю стоимость занятий и число месяцев, получаем оценку прямого эффекта. При масштабировании на несколько групп дополнительного образования эффект может быть заметным для бюджета школы. Разумеется, это упрощённая модель; в реальности необходимо учитывать также переменные затраты и налоговые отчисления.

Косвенные и стратегические эффекты. Вслед за подходами, применяемыми при оценке стратегического развития образовательных организаций [6, с. 48], мы выделяем косвенные эффекты, которые сложнее измерить в рублях, но которые также важны:

• оптимизация кадровых затрат: прогноз позволяет более обоснованно планировать заключение договоров с педагогами (в том числе внешними совместителями) до начала учебного года, снижая риски авральных выплат и простоя;
• оптимизация закупок: предварительный прогноз помогает закупать расходные материалы и оборудование под планируемое число групп, избегая избыточных запасов или экстренных переплат;
• повышение эффективности маркетинга: школа может точечно направлять усилия на те направления, где прогноз показывает риск недобора, не распыляя бюджет.

Оценка затрат на внедрение. В отличие от масштабных проектов, требующих дорогостоящего оборудования, предлагаемый подход предполагает минимальные инвестиции. Капитальные затраты могут включать только разработку скрипта для расчёта (например, на языке Python) и настройку единой таблицы для сбора данных. Операционные затраты – это трудозатраты сотрудника (например, методиста), отвечающего за дополнительное образование. Благодаря тому, что модель опирается на уже имеющиеся данные и бесплатное программное обеспечение, порог входа оказывается низким. Мы не утверждаем, что этот вариант единственно возможный; в зависимости от ресурсов школы могут использоваться и другие инструменты.

Заключение

Предлагаемый подход позволяет перевести язык математических моделей на язык, понятный администрации школы и финансовым службам. Снижение ошибки прогноза даже на несколько процентных пунктов может конвертироваться в сохранение бюджетных и внебюджетных средств. Однако подчеркнём: это лишь один из возможных способов оценки, и его применение требует адаптации к конкретным условиям.

В отличие от макроэкономических моделей прогнозирования рынка труда [5, с. 135] и региональных методик [4, с. 330], наш подход фокусируется на микроуровне – уровне отдельной образовательной организации. Как отмечают исследователи, прогноз должен быть встроен в управленческий цикл [2, с. 52; 3, с. 8]. Именно поэтому экономический эффект, на наш взгляд, достигается не только за счёт точности модели, но и за счёт организационных регламентов.

Ограничением является то, что в работе использованы обобщённые данные. Дальнейшие шаги предполагают апробацию подхода на фактической отчётности школ и уточнение формулы с учётом реальных переменных затрат.