こんにちは、Habr！ 昨年の夏、私たちは卒業生の雇用を監視した結果に関する記事を発表しました。 このプロジェクトは、大学およびすべての関係者から積極的な支援を受けており、そのおかげで過去1年間に多くの改善が行われました。



まず、2014年と2015年の大学卒業生に関するデータが収集され、処理されました。 2015年のデータは、数日前に処理されて公開されました（おそらく、一部の読者は、この主題に関する最近のメディア公開に気付いたでしょう）。 そのため、3年間、監視結果をすぐに分析し、インジケーターのダイナミクスを追跡することが可能になりました。 しかし、これについては次の記事で詳しく説明します。



第二に、2013年および2014年に中等職業教育の卒業生に関するデータが収集され、処理され、 spo.graduate.edu.ruポータルで公開されました。 公式用語にあまり詳しくない人にとっては、これらは「大学」、「専門学校」などの卒業生です。 この記事では、この監視の結果と、大学の監視の結果との比較について説明します。









私たちはプロジェクトについてできる限り伝えようとしたので、記事は非常に膨大であることが判明したため、いくつかの部分に分かれました。 最初に、中等職業教育とは何か、それから何を期待するかについて簡単に説明します。 2番目は、監視結果に焦点を当てます。 別の重要なセクションでは、中等職業教育の卒業生の結果を大学の卒業生の結果と比較する試みに専念しています。 言い換えれば、「高等教育は本当に重要なのか？」という永遠の疑問に少なくとも部分的に答えようとしますが、客観的で新しい視点から、乾いた数字に頼っています。



理論やその他の説明を読むのが面倒な場合は、すぐに最も興味深い部分-結果に行くことができますが、少なくとも研究方法論に精通することを強くお勧めします。



目次：

1. 理論的な部分

-STRとは何ですか？

-ステレオタイプ、機能、期待

-研究の地理

-方法論

2. 一般的な結果

3. HEとSTRの詳細な比較

-データ準備

-比較メトリック

- 比較結果

4. ある大学の卒業生の比較

5. 結論

理論部

オープンソースソフトウェアとは何ですか？

まず、お互いを正しく理解するために用語を扱います。 一般的な中等職業教育とは何ですか？ 名前が示すように、これは何よりも職業教育です。





この教育レベルの主なタスクは、可能な限り短時間で学生に、仕事を始めるのに十分なスキルと知識を教えることです。 いくつかの専門は、9年生の後に入力できます。 今日、そのような卒業生はしばしば「働く幹部」または「ブルーカラー労働者」と呼ばれています。 工場、倉庫、美容院、店などで手を携える人々



オープンソースソフトウェアは、労働者を獲得すること、または専門分野の深い知識を必要としないことにのみ焦点を当てていると考えられる場合があります。 ただし、これは完全に真実ではありません。 すべてではありませんが、多くは高等教育プログラムで研究できる専門分野もオープンソースソフトウェアで利用できます。 もちろん、カリキュラムとトレーニングの強度は異なります。 多くの大学も中等職業教育プログラムで教えることができることに注意すべきです。





STRは次のように分かれています。

• 熟練労働者および従業員向けのトレーニングプログラム（大まかに言えば、以前は初等職業教育と呼ばれていたもの）;
• 中間管理職向けのトレーニングプログラム。

後者は、基本レベルと上級レベルに分かれています（トレーニングは約1年続きます）。 興味があれば、ロシアの二次職業教育のシステムについての詳細は、ロシアの教育科学省のリソースの 1つで見つけることができます。



プレゼンテーションを簡単にするために、以下では、中等職業教育を受けたすべての卒業生を「中等職業教育の卒業生」または「専門学校の卒業生」、卒業した人々を「高等教育の卒業生」または「大学の卒業生」と呼びます。 正式にはこれは完全に真実ではありませんが、すぐに誰もが理解します。

ステレオタイプ、機能、期待

原則として、中等職業教育は、高等教育より名声が低いと考えられています。 したがって、給与とSTR卒業生の雇用はどちらも高等教育を受けた人よりも悪いと考えられています。 しかし、ある時点で、専門職の幹部の労働市場における価値の増加についての意見が一般的になり始めました。 もちろん、CNCマシンのオペレーターなど、資格の高い専門職についても話し合っています。 また、 公式声明によると 、オープンソースソフトウェアの人気は、 Worldskillsなどのプロジェクトを含め、近年非常に成長しています 。



労働市場の状況の大まかな分析は、ステレオタイプの最初のものが本当である可能性が高いことを示しています。 これを行うには、よく知られているポータルhh.ruを使用し、「セカンダリスペシャル」または「セカンダリプロフェッショナル」教育を必要とする空席を選択します。 そして、「高等教育」が必要な人と比較してください。 以下の図は、ほとんどの場合、高等教育を受けた専門家は「コスト」がより高いことを確認しています。



図1.（ロシア地域の2017年7月4日現在のデータ）



提供される平均給与を計算すると、VOの専門家の場合、約1.24倍の金額が提供されます。



これは、労働市場の非常に大まかな見積もりです。 hh以外に、特にオープンソースソフトウェアを使用している人向けの空室に特化したポータルがあり、状況が異なる場合があります。



同時に、多くのSTRの専門分野にも「フリーランス」があることを忘れてはなりません。 たとえば、配管工が仕事でお金を稼いでいるポケットや、契約書に署名せずに修理をしている労働者のチームのよくある例です。 残念ながら、公式データを使用してこれらの収入とそのシェアを推定することは不可能です。

研究の地理

明らかに、平均賃金と雇用シェアの両方が地域に大きく依存しています。 最初に、卒業生の地理的分布の違いを見てみましょう。 HEとSTRの人気はロシアの地域全体に均等に分散していますか？ この地域でどのような教育が「普及している」かを評価する方法は？ 中等職業教育と高等教育の卒業生の割合が全人口に依存することを構築してみましょう。 すべての地域でモニタリングデータが十分に満たされているわけではないことを考慮して、省の公式統計 （2014年のデータ、2013年の状況はほぼ同じ）を使用し、モニタリングデータは使用しません。





図2



署名された領域は赤でマークされます。 これらは、特定の教育の方向の「バイアス」が2回以上である地域です。 もちろん、私たちの2つの首都は印象的です-これらは「タワー」に向かって明確なバイアスを持っている2つの大都市です。



それでは、別の角度から見てみましょう。適切な教育レベルに応じて、総卒業から特定の地域で勉強した卒業生の割合を計算します。





図3



ほとんどのポイントは、横軸に対して約45度傾いた直線に沿って配置されます。つまり、ほとんどの都市で、HEおよびSTRプログラムの卒業生の「生産への貢献」はほぼ同じです。 しかし、予想されるように、ピーターとモスクワは高等教育に対する強い数値的優位性により、一般的な背景に対して再び際立っています。 ただし、これらの地域がオープンソースソフトウェアの卒業生の絶対数に関してリーダーであるという事実を見失うことはありません。



これは、HE指標とSTR指標を比較する際に地理的要因を考慮する必要があることを意味します。結局のところ、モスクワとサンクトペテルブルクでは、労働市場の状況はほとんどの地域よりも良好です。 したがって、大学卒業生の大部分は、教育機関が「良い」場所にあるため、仕事を見つけやすくなります。 専門学校の同僚とは異なり。

モニタリング手法

このトピックに関する最初の記事を読んでいない人には、このトピックに慣れることをお勧めします。 結果が得られない場合は、少なくとも監視手法を使用してください。 これにより、不要な質問を回避できます。



あなたが怠lazを読んだ場合、以下は方法論の簡単な要約です：



1）プロジェクトは、昨年、いくつかの省庁と一緒に開始されました。

2）卒業生に関するデータ（専門分野、生年月日、卒業年など）は、 FIS FRDOの教育機関自身が記入します。

3）次に、検証済みの正しいデータが年金基金（次の教育レベルで勉強を続けた人と外国人を除く）に転送され、年金基金は誰がどの給料を受け取り、どの地域で働いているかに関する情報を返します。 したがって、「ホワイトサラリー」のみが考慮されます。



PS 世論調査やブラックジャックなしで 「黒人給与」を確実に知る方法をご存知の場合は、コメントでご意見をお寄せください。連邦税務局はこのようなプロジェクトに非常に喜んでおり、喜んで実施します。 ;-)



ACTプロジェクトの実施中に、2013年リリースの卒業生に関するデータを受け取り、2013年、2014年、2015年の雇用を「追跡」しました。 同じことは、それぞれ2014年と2015年の雇用の2014年リリースの卒業生についても行われました。 簡単にするため、将来的には「20才の卒業で20才の卒業生」というフレーズを「20 xx -20uu」に置き換えます。 たとえば、「2013-2013」、「2013-2015」。



残念ながら、オープンソースソフトウェアを実装しているすべての組織がFIS FRDOに貢献しているわけではありません。 約99％の卒業生についてデータが提出された「タワー」による雇用の監視とは対照的に、このプロジェクトでは約2/3の卒業生のみがデータを取得できました。 これにより、結果に多少のゆがみが生じますが、全体像の評価を妨げることはありません（雇用の平均シェアが生産量に依存しないことを示す統計チェックを多数実施しました）。 次回教育機関がより責任を持ってデータ報告の問題に取り組むことを期待しましょう。



どのセクションを分析できますか？ 教育機関からデータを収集することは簡単で迅速な作業ではありません。 したがって、大学の場合、2014年の卒業生について収集されたデータの追加セクションを導入できたが、STRについてはそうではない。 問題となっているのは、次の表から明らかになります。



表1.データセクション。

主な結果

最後に、得られた数値に直接進みます。 ロシア全体の監視結果の要約表を見てみましょう。



表2. STRの監視の一般的な結果





この表は、数字の順序を示しています。 前の記事を覚えている人はすぐに、比較的低い雇用シェアと賃金水準に注意を払うでしょう。賃金水準は全国平均を下回っています（大卒者の給与はロシアの平均にほぼ等しいことを思い出してください）。



しかし、STR自体だけでなく、「タワー」との比較にも関心があります。 これを行うには、ロシアのこれら2つのタイプの教育全体を比較できるチャートをご覧ください（「タワー」の卒業生については、卒業年度の雇用に関するデータはありません）。





図4. 以降、データは、特に断りのない限り、勉強を続けた人を除くすべての卒業生について示されています。





図5





図6



図面から、いくつかの結論を引き出すことができます。



1）リリースからより長い年月が経つほど、雇用と給与の割合が大きくなります。 ちなみに、オープンソースソフトウェアは、時間の経過とともに雇用の割合がより高く成長することに注意してください。 これは、卒業後に多くの卒業生が軍隊を辞めるためだという仮説があります。 しかし、この記事ではそれについて詳しくは述べません。 さらに、前述のように、長年にわたる指標のダイナミクスの分析は、次の記事のトピックです。



2）高等教育の卒業生は、より高い給料と雇用のシェアを持っています。 結果は非常に期待されており、給与ギャップはほぼ1.5倍であり、これは「ヘッドハンター」のものよりもさらに大きいものです。



3）VET卒業生は、VO卒業生よりも約4年若い。 平均年齢自体は非常に高く、それぞれ22.5歳と26.5歳です。 これは紛らわしいことではありません。第一に、全員が放課後すぐに教育を受けるわけではなく、第二に、大卒者の中には第二の高等教育を受ける人が多くいます。



それだけです。 上記のグラフは、2つのレベルの教育の比較を示しています。 私たちは非常に具体的な結果を得ました-大学卒業生はより良い仕事に就き、より高い給料を受け取ります。 しかし、卒業生の年齢の大きな違い、専門分野の違い、および記事の冒頭の地理的調査では、病院の平均気温だけであり、STRとHEをそのように直接比較することは不可能であると述べています。 さて、問題をより詳細に検討してみましょう。

HEとSTRの詳細な比較

私たちは主なことに注目します-教育の2つのレベルの詳細な比較。 前に見たように、額の比較は機能しません。 したがって、HEとSTRの卒業生のセグメントを選択して、互いに正しく比較できるようにする必要があります。



次のセクションでは、比較の方法論について説明します 。最もせっかちな人は、それをスキップして結果に直接進むことができます 。

データ準備

HEとSTRの卒業生を比較して、異なる教育を受けただけでなく、異なる社会人口統計特性を持つ人々を比較します。



1）「タワー」の高いパフォーマンスは、主にモスクワとサンクトペテルブルクでのこの種の教育の優位性に起因する可能性があります。 したがって、卒業生の雇用地域を考慮して計算を調整する必要があります。 比較に使用されるメトリックでは、この機能を考慮します（以下を参照）。



2）大卒者の多くは、第2の高等教育を受けているほか、不在または「夕方」に勉強している人もいます。 これらのグループはどちらも明らかな利点があります。大学を卒業した時点ですでに仕事の経験を持っている可能性が高いため、ゼロからではなくキャリアを開始するからです。 これは、サンプルから最初の上位でない受信者をすべて削除する必要があることを意味します。



3）高校を卒業した外国人の中には、平均して就職の結果がプラスになることはめったにない外国人がいます。 そのため、サンプルからすべての外国人を削除する必要があります。



したがって、次の条件を満たす卒業生を選択する必要があります。 ロシア連邦の市民、初めて教育を受けたフルタイムの学生。 これにより、両方のサンプルで社会人口統計学的特性のわずかな調整が可能になります。



表1からわかるように、2014年の高等教育学校の卒業生についてはこれらのデータ（市民権、2番目の高等教育の取得、トレーニングの形式）がありますが、STRの卒業生についてはありません。 ただし、次の機能により、これは重要ではありません。



•「タワー」の学生とは異なり、 公式統計によると STRを受け取るすべての学生のうち、フルタイム以外で学習するのは約16％のみです。

•2回目の中等職業教育を受けることは、2回目の高等教育を受けるよりもはるかにまれな状況です。

•オープンソースソフトウェアのシステムにおける外国人学生の数は、エラーの領域で変動します。



したがって、オープンソースソフトウェアの卒業生はデフォルトで完全にこの選択を満たしていると仮定でき、大学卒業生から上記の条件に適合する人だけを選択します。 さらに、特に明記しない限り、「HEの卒業生」とは正確に「フィルタリングされた」卒業生を意味します。



この選択が必要な効果をもたらしたかどうかを見てみましょう（2014年のリリース以降、このようなフィルタリングが可能であったことを思い出します）。





図7



年齢のグラフを見ると、すでに互いに近い市民のカテゴリを比較していることがわかります。 しかし、サンプルの平均年齢が互いに近づいているという事実にもかかわらず、これは十分ではありません。 第一に、その差はまだ1年以上であり、これは非常に多く、第二に、年齢の非常に異なる卒業生がサンプル内にまだ見られることがあります。



ですから、高校と中等職業教育の両方の卒業生がほぼ同じ年齢で卒業する場合を探す必要があります。 トレーニングの期間は、主に専門家（学士、修士、中級専門家など）の資格に責任があります。





大学院の専門分野もトレーニングの期間に影響します。 さらに、ほぼ同じ分野で働いている卒業生を比較する必要があることは明らかです（まったく同じ年齢でトレーニングを完了したとしても、料理人を医療専門家と比較するのは奇妙です）。



要約すると、卒業時の年齢がほぼ同じである同じ専門分野の卒業生を比較します。彼らは同じ時間を研究に費やし、ゼロから条件付きでキャリアを開始します。 つまり、卒業生の年齢がそれほど変わらない専門分野と資格の組み合わせを見つける必要があります（許容される場合、1年の差異があります）。 それは、専門分野の平等と卒業年齢を条件に、高校卒業者と中等職業教育の一種の内部結合であることが判明しました。



排出を除外するために、教育レベルの1つに100人未満の卒業生がいるという「専門資格」のペアを比較から削除します。 その後、54組が比較に参加します。

比較指標

前回の記事で思い出したように、雇用の2つの主要な指標-平均賃金と雇用シェアがあります。 客観的な比較のために、両方を検討するとよいでしょう。 同時に、卒業生が雇用された地域の平均賃金に合わせて賃金を考慮しなければなりません。 ここでのポイントは、大都市の住民の高給だけでなく、たとえば北部地域の平均給与の高さでもあります。 ロストフとカムチャッカで5万人を卒業した卒業生は、2つの大きな違いです。



したがって、雇用の評価は、式に従って「専門資格」の各ペアについて考慮されます。

$$

$$FROM = DT * ∑ _ {（i = 1）} ^ n \ frac {_i* SR.ZP_ {Russia}} {SR.ZP_ {Region of Employment}}$$

ここで：

• $$$ZP_i$ -i番目の雇用地域におけるこの専門分野および資格の卒業生の給与。

•n-特定の専門分野および資格の卒業生が雇用された地域の数。

•DT-ロシア全体におけるこの専門分野と資格の雇用シェア。

•水 -地域別およびロシア全体の2015年の対応する平均給与（Rosstatによる）。



簡単な言葉で言えば、各専門分野の卒業生の給与と資格を、彼らが雇用された地域の給与レベルと、この専門分野の卒業生の雇用の割合に合わせて調整します。

比較結果

最後に、比較の結果：一般に、仕事のスコアの分布は、予想どおり、高等教育に有利です。 まず、分布を見てみましょう。



図9



しかし、スケジュールから判断すると、VOの利点は破壊的とは言えません。 したがって、状況をよりよく理解するためにこれらの表を参照します。





表3.投稿のスペースを節約するために、最良の行と最悪の行のみを出力します。



表の完全版はこちらから入手できます。 表はグループ化されているため、専門分野ごとに結果を簡単に比較できます。 最初のコメント内のテーブルの対話型バージョン。

場合によっては、基本的な訓練レベルの卒業生の年齢は、より高いレベルの卒業生の年齢よりも高いことに注意することができます。 ほとんどの場合、これは関連するSSESのフレームワーク内のトレーニングの特定の領域でのトレーニング期間の特性によるものです。



予想どおり、ほとんどの（すべてではない）専門分野では、高等教育の卒業生がより高い評価を受けました。 7つのケースでは、STRの代表者が「勝ちました」、さらに7つでは「タワー」の利点は非常に小さくなっています（最大2000ルーブル）。 したがって、一般的な場合に中等職業教育が高等教育に劣らず「収益性がある」専門分野があると言えます。



当然、これは既存の指標の枠組み内での比較にすぎません。 もちろん、それぞれの場合に個別に理解する必要があります。 テーブルの最初の行（他の行と同様）は、教育レベルの選択の誤りの証拠として核学生によって認識されるべきではありません:)。 また、教育の2つのレベル間の専門分野の平等は、活動の一般的な範囲のみを意味し、獲得した職業の絶対的なアイデンティティを意味するものではないことを覚えておく必要があります。

ある大学の卒業生の比較

HEとSPEプログラムの両方で同じUGSNに従って研究している大学の分析である、一種の「ボーナストラック」を記事に含めることはできませんでした。 突然、オープンソースソフトウェアの卒業生は、文字通り近隣の聴衆の同級生よりもうまく働くことがありますか？



両方の教育レベルの卒業生の年齢がほぼ同じである場合、beatられた道に沿って進み、そのようなケースを見つけましょう。 今回だけ、資格取得の代わりに、大学自体を使用します。 さらに、現在は雇用地域を考慮する必要がないため、雇用の割合と平均賃金に制限しています。 また、小さすぎる卒業を除外します（「専門大学」のペアの区分は「専門資格」のペアの区分よりも小さいため、しきい値として100人ではなく30人を採用します）。 念のために、これらの結果が「大学か大学か」を選択する際の行動の唯一の正しいガイドとして受け取られるべきではないことを申請者とその両親に警告したいと思います。



伝統によると、まずVOを支持するディストリビューション、そして再び利点は重要ではないようです。





図10. HEプログラムとSTRプログラムの両方で勉強している大卒者の雇用シェアの分布。





図10. HEプログラムとSPEプログラムの両方で学んでいる大卒者の平均給与の分布。



そして、そのような大学のリストは次のとおりです。



表4



表の完全版はこちらから入手できます。



状況は、「専門資格」のペアを比較する場合と似ています。 一般的な「勝利」は再びVOのためのものです。 ただし、STRの一部の専門分野が雇用と平均賃金の両方でVOを回避することができたという事実は、非常に興味深い事実のようです。 この表が、KSTUの将来の農業専門家をやる気にさせないことを願っています:)

結論

中等職業教育機関の卒業生の雇用を監視した結果を簡単に知り、「塔」での同様の監視の結果と少し比較しました。 これは可能な比較方法の1つに過ぎないことを思い出すのに飽き飽きしません。独立した分析にデータを使用することにしたすべての人を歓迎します（ポータルのアドレスgraduate.edu.ruをもう一度思い出してください）。



一つのことは、すべての仮定にもかかわらず確かです。STRは負けますが、「ドライ」ではありません。 「黒」と「灰色」の給与を忘れてはなりません。 STRの卒業生が収入を生み出す上で非常に大きな役割を果たしている可能性が高く、それがHEの利点を低下させる可能性があります。



残念ながら、これまでのところ、比較において最も重要な要因の1つである雇用指標の変化のダイナミクスを無視する必要があります。 たとえば、賃金の急速な増加は、初期の低水準を十分に補う可能性があります。



監視プロジェクトが今後数年間継続して発展し、ダイナミクスとより多くのセクションを追跡できるようになることを願っています。 ご清聴ありがとうございました！