Science for Education Today, 2021, Т. 11, № 2, С. 123–153
© Савина А. Д., Пономарева Е. А., 2021
УДК: 
338.2

Оценка влияния перехода к риск-ориентированному регулированию учреждений высшего образования

Савина А. Д. 1 (Москва, Россия), Пономарева Е. А. 1 (Москва, Россия)
1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 816 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. В настоящей работе исследуется проблема формирования эффективной системы контроля качества образовательной деятельности и создания системы стимулов к росту качества образовательной деятельности посредством изменения механизма контроля и надзора. Цель данной работы – оценка влияния перехода к риск-ориентированному регулированию учреждений высшего образования.
Методология. Исследование проводится с использованием методологии математического моделирования: построения имитационных моделей отдельных видов государственного контроля (надзора) в сфере высшего образования: лицензирования, лицензионного контроля, контроля качества и государственного надзора. Моделирование проводится в программе Anylogic. Калибровка моделей происходит на основе статистических данных Федеральной государственной информационной системы «Единый реестр проверок»: всего 1 542 проверки по четырем видам контроля за период 2014–2019 гг. Основные оцениваемые показатели – продолжительность контрольно-надзорных мероприятий по каждому виду контроля, а также величина затрат на их осуществление.
Результаты. Выявлено, что переход к риск-ориентированному регулированию в сфере высшего образования будет сопровождаться существенными положительными изменениями – сокращением нагрузки как с точки зрения продолжительности контрольных мероприятий, так и затрат на их проведение. Показано, что для более точной оценки величин таких эффектов необходимо учитывать различия структуры и количественных характеристик процессов разных видов контроля. На величину эффектов также существенное влияние оказывает выбор характеристик модели риск-ориентированного подхода: доли высокорискованных объектов и вероятности выявления нарушений в результате проведения в отношении них проверки. Предложенная авторская методология может быть использована для принятия управленческих решений при сопоставлении моделей контроля и надзора вузов.
Заключение. Полученные результаты являются эмпирическим обоснованием необходимости перехода от действующей системы контрольно-надзорной деятельности в сфере высшего образования к системе, основанной на риск-ориентированном подходе. Такое изменение позволит снизить нагрузку как на субъект контроля – Федеральную службу по надзору в сфере образования и науки, так и на подконтрольные объекты – образовательные организации высшего образования.

Ключевые слова: 

высшее образование; обязательные требования; лицензирование образовательной деятельности; лицензионный контроль; контроль качества образовательной деятельности; государственный надзор; издержки проверки; риск-ориентированное регулирование; имитационное моделирование.

URL WoS/RSCI: https://www.webofscience.com/wos/rsci/full-record/RSCI:45741072

Библиографическая ссылка:
Савина А. Д., Пономарева Е. А. Оценка влияния перехода к риск-ориентированному регулированию учреждений высшего образования // Science for Education Today. – 2021. – № 2. – С. 123–153. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2102.06
Список литературы: 
  1. Добролюбова Е. И., Южаков В. Н. Оценка результативности и эффективности контрольно-надзорной деятельности // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2015. – № 4. – C. 41–64. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25292069
  2. Южаков В. Н., Добролюбова Е. И., Покида А. Н., Зыбуновская Н. В. Реформа контрольно-надзорной деятельности государства: оценка с позиции граждан // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2019. – № 2. – C. 71–92. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38510949
  3. Южаков В. Н., Добролюбова Е. И., Покида А. Н., Зыбуновская Н. В. Оценка результативности государственного контроля с позиции бизнеса: ключевые тенденции // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2020. – № 2. – C. 32–53. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43011442
  4. Pratolo S., Sofyani H., Anwar M. Performance-based budgeting implementation in higher education institutions: Determinants and impact on quality // Cogent Business & Management. – 2020. – Vol. 7 (1). – P. 1786315. DOI: https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1786315
  5. Pham H. T., Nguyen C. H. Academic staff quality and the role of quality assurance mechanisms: the Vietnamese case // Quality in Higher Education. – 2020. – Vol. 26 (3). – P. 262–283. DOI: https://doi.org/10.1080/13538322.2020.1761603
  6. Синельников-Мурылев С. Г., Идрисов Г. И., Пономарева Е. А. Реформа в новых условиях: контроль и надзор в сфере высшего образования // Образовательная политика. – 2020. – № 3. – С. 22–29. DOI: https://doi.org/10.22394/2078-838X-2020-3-22-29 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44568590
  7. Barrow M. Quality‐management systems and dramaturgical compliance // Quality in Higher Education. – 1999. – Vol. 5 (1). – P. 27–36. DOI: https://doi.org/10.1080/1353832990050103
  8. Hou A. Y. C., Kuo C. Y., Chen K. H. J., Hill C., Lin S. R., Chun-Chi Chih J., Chou H. C. The implementation of self-accreditation policy in Taiwan higher education and its challenges to university internal quality assurance capacity building // Quality in Higher Education. – 2018. – Vol. 24 (3). – P. 238–259. DOI: https://doi.org/10.1080/13538322.2018.1553496
  9. Lucander H., Christersson C. Engagement for quality development in higher education: a process for quality assurance of assessment // Quality in Higher Education. – 2020. – Vol. 26 (2). – P. 135–155. DOI: https://doi.org/10.1080/13538322.2020.1761008

10. Prosekov A. Y., Morozova I. S., Filatova E. V. A Case Study of Graduate Quality: Subjective Opinions of Participants in the Sphere of Education // European Journal of Contemporary Education. – 2020. – Vol. 9 (1). – P. 114–125. DOI: https://doi.org/10.13187/ejced.2020.1.114 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42762045

11. Dicker R., Garcia M., Kelly A., Mulrooney H., What does ‘quality’ in higher education mean? Perceptions of staff, students and employers // Studies in Higher Education. – 2019. – Vol. 44 (8). – P. 1425–1441. DOI: https://doi.org/10.1080/03075079.2018.1445987

12. Pratasavitskaya H., Stensaker B. Quality management in higher education: Towards a better understanding of an emerging field // Quality in Higher Education. – 2010. – Vol. 16 (1). – P. 37–50. DOI: https://doi.org/10.1080/13538321003679465

13. Seyfried M., Pohlenz P. Assessing quality assurance in higher education: quality managers’ perceptions of effectiveness // European Journal of Higher Education. – 2018. – Vol. 8 (3). – P. 258–271. DOI: https://doi.org/10.1080/21568235.2018.1474777

14. Чаплинский А. В., Плаксин С. М. Управление рисками при осуществлении государственного контроля в России // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2016. – № 2. – C. 7–29. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26154968

15. van der Heijden J. Risk governance and risk-based regulation: A review of the international academic literature // State of the Art in Regulatory Governance Research Paper Series. – 2019. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3406998

16. Ehren M. C. M., Honingh M. E. Risk-based school inspections in the Netherlands: A critical reflection on intended effects and causal mechanisms // Studies in educational evaluation. – 2011. – Vol. 37 (4). – P. 239–248. DOI: https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2012.02.001

17. Ehren M. C. M., Shackleton N. Risk-based school inspections: impact of targeted inspection approaches on Dutch secondary schools // Educational Assessment, Evaluation and Accountability. – 2016. – Vol. 28 (4). – P. 299–321. DOI: https://doi.org/10.1007/s11092-016-9242-0

18. Gunningham N. Being a good inspector: regulatory competence and Australia’s mines inspectorate // Policy and Practice in Health and Safety. – 2012. – Vol. 10 (2). – P. 25–45. DOI: https://doi.org/10.1080/14774003.2012.11667775

19. Rachman A., Ratnayake R. M. C. Machine learning approach for risk-based inspection screening assessment // Reliability Engineering & System Safety. – 2019. – Vol. 185. – P. 518–532. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.02.008

20. Eraña-Diaz M. L., Cruz-Chávez M. A., Rivera-López R., Martínez-Bahena B., ávila-Melgar E. Y. Optimization for Risk Decision-Making Through Simulated Annealing // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 117063–117079. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005084

21. Hietikko M., Malm T., Alanen J. Risk estimation studies in the context of a machine control function // Reliability Engineering & System Safety. – 2011. – Vol. 96 (7). – P. 767–774. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2011.02.009

22. Соловьев А. И. Риск-ориентированный подход в системе государственного контроля и надзора в налоговой сфере // Экономика. Налоги. Право. – 2017. – Т. 10, № 6. – С. 139-146. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32332087

23. Sokolovskaya Z. N., Yatsenko N. V. Applied Imitation Modelling as an Analytical Basis for Managerial Decision Making // Business Inform. – 2013. – No. 6. – P. 69–76. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=20177597

24. Hussein A., Gaber M. M., Elyan E., Jayne C. Imitation learning: A survey of learning methods // ACM Computing Surveys (CSUR). – 2017. – Vol. 50 (2). – P. 1–35. DOI: https://doi.org/10.1145/3054912

25. Choudhury S., Bhardwaj M., Arora S., Kapoor A., Ranade G., Scherer S., Dey D. Data-driven planning via imitation learning // The International Journal of Robotics Research. – 2018. – Vol. 37 (13–14). – P. 1632–1672. DOI: https://doi.org/10.1177/0278364918781001

Дата публикации 30.04.2021