Таким образом, когда мы говорим о умной аналитике, на основе всего того инструментария, который мы используем, мы производим целый ряд аналитических действий, которые мы сейчас делали на примере поиска ответа на один поставленный нами вопрос: потребуется ли нам большее число учителей в среднесрочной перспективе? Нам нужно при этом качественно охарактеризовать и количественно наши с вами аналитические усилия. Количественно — это когда наши выводы подкреплены конкретными цифрами. Либо цифрами действующей статистики, либо мы проводим какие-то социологические опросы, либо мы используем какие-то имеющиеся данные из разных нормативных источников. Но есть еще и очень важная задача качественного описания наших результатов, их интерпретации и формализации. Посмотрите, я могу очень много действительно как аналитик, как эксперт говорить о причинах и следствиях, анализировать это и, соответственно, говорить о выводах. Но нам очень важно четко их сформулировать для управленцев. Когда мы с вами говорим об анализе, мы выполняем целый комплекс действий. Начинаем мы с данных, которые у нас есть для анализа. Мы их используем, привлекая при этом внутренние и внешние контексты. Они для нас будут важны на всех этапах нашего аналитического цикла. Мы сопоставляем данные между собой, мы смотрим их в ретроспективе назад, и мы первоначально должны сделать констатацию того, что есть у нас с этими данными — что, где, когда и как. Это первая часть нашей аналитической работы. Нам нужно просто зафиксировать это все как данность. Но затем нам нужно отвечать на следующий вопрос: что с этими данными происходит? Почему они именно так распределены, и что следует потом с этими данными? Это и есть интерпретация. Когда мы отвечаем на эти вопросы, мы, по существу, совершаем более сложное аналитическое действие. В этом и есть наша аналитическая грамотность, или, если хотите сказать, компетенция наша, как аналитика. И наконец, еще одна важная компетенция — это уметь делать прогноз. Что будет происходить дальше с этими данными? Как они будут меняться? Мы тоже, используя разные внешние контексты и внутренние контексты, пытаемся это предугадать. Так действуют политологи, так действуют те, кто занимается прогнозом погоды, и так далее. В образовании происходит то же самое, только это еще сложнее, чем, например, сделать прогноз погоды. В прогнозе погоды можно, конечно, немножко (или намножко) ошибиться, но там действуют понятно какие факторы природные. А вот то, что касается факторов в системе образования, очень часто, как я уже говорил, их не предугадать, потому что это головы. И наконец, последняя наша управленческое, вернее, аналитическое усилие — это сделать рекомендации управленцу. Что с этим всем делать? Вот что мы с вами проанализировали, мы с вами выявили причины, следствия, определили тенденции. Чего теперь делать? Как этим всем управлять? Посмотрим на один конкретный пример с регионом, как это можно сделать. Вот есть первые общие данные для анализа и прогноза этого региона. Его площадь 83908 квадратных километров, то есть 39 место по площади среди всех регионов России. Такой вот, получается, в серединке он находится. Численность населения чуть-чуть меньше двух миллионов человек, по состоянию на 2018 год 1813000. При этом достаточно высокая доля городского населения, этот регион с высокой долей городского населения — 64.2 процента. И немаленькая плотность населения в регионе — 21.2 человека на один квадратный километр. Я пока не будут переключать. Внутренне подумайте, а что это может быть за такой регион? Сделайте свое предположение, и я пойду дальше. Итак, мы смотрим на перечень регионов (вот первая вам подсказка — нужно выбирать из них), который мы сопоставляем для того, чтобы понимать контексты, в которых этот регион находится. Для чего нам это нужно? Для того, чтобы понять, как происходят изменения в системе образования этого региона. Мы видим, что есть ряд регионов, которые под воздействием кризиса несколько ухудшали свои показатели промышленного роста. И среди них тот регион, который нас интересует. Он первый — Ленинградская область. В нем происходило падение показателей промышленного производства в 2015 году по сравнению с 2012 годом. Но потом в 2016 году пошел снова рост. Для нас это очень важно. Это будет означать, что несмотря на кризисные явления система образования продолжала финансироваться регионом. И только был один год снижения промышленного производства, который мог дать реально отрицательный, стать реально отрицательным фактором для системы образования. Динамика реальных денежных доходов. Точно так же, посмотрите. Мы сравниваем разные регионы. На этом фоне Ленинградская область по сравнению с соседними регионами выглядит достаточно успешно. В нем наиболее высокий показатель этих самых реальных денежных доходов. Таким образом, мы делаем качественный вывод. Вот он звучит именно так на основе данных. Динамика внутренних факторов экономического и социального развития региона, при этом находится в зоне средних значений среди регионов со схожими социально-экономическими характеристиками. И это можно рассматривать как дополнительный потенциальный резерв роста, в том числе за счет усиления факторов эффективности регионального и муниципального управления. Это наш первый аналитический качественный вывод. То же самое мы можем делать и сравнивая, сопоставляя другие показатели. Среднемесячной заработной платы. Мы видим, что на фоне других регионов Ленинградская область смотрится несколько ниже, чем, например, тот же Санкт-Петербург, где более высокие показатели заработной платы, или Республики Коми, или Архангельской области. Но в целом это зона средних показателей. Динамика среднемесячной начисленной заработной платы работников организаций в Ленинградской области благоприятна среди непосредственных регионов-соседей, кроме Санкт-Петербурга. И стартовая величина заработной платы также самая высокая среди регионов-соседей, тоже за исключением одного города — Санкт-Петербурга. Почему здесь упомянут Санкт-Петербург? Потому что это важный соседний регион, и его можно рассматривать как важный контекстный фактор. И исходя из этого, мы смотрим другие показатели, для нас контекстные, но очень важные для уже самой системы образования. Мы анализируем реальные и номинальные расходы на образование и видим, что здесь происходит рост и тех, и других. Мы видим, что номинальные и реальные расходы на образование, если говорить в процентах, динамика удельного веса расходов на образование в общих расходах консолидированного бюджета тоже растет. И это тоже важно. Это подтверждает те выводы, которые мы сделали для предыдущих слайдов. То есть динамика промышленного производства такова, что она не влияет реально на уровень расходов на образование. И мы видим, что расходы на образование практически растут во всех, по всем уровням образования в Ленинградской области — и в дошкольном, и в общем, и в профессиональном, и в высшем, и в послевузовском. Мы анализируем каждый из этих уровней, потому что для нас важно понять, во что вкладывается Ленинградская область, в какие реально расходы она акцентирует свое внимание, управленческие усилия. И тоже делаем качественный вывод о номинальных и реальных расходах в регионе, который сохраняет тенденцию к росту. И мы видим, что наименьший рост в общем образовании. А в целом номинальный и реальный рост по всем уровням образования сохраняется. И тогда мы делаем уже общий вывод, что влияние экономического кризиса проявляется в системных финансовых показателях региона, но при этом эти тенденции, во-первых, в целом общие по Российской Федерации, но они именно в этом регионе успешно преодолены. И точно так же мы будем анализировать другие контекстные факторы, касающиеся численности населения. Вот, например, мы смотрим, как смотрится Московская — прошу прощения, — Ленинградская область, которая красным цветом на этой картинке, по сравнению с другими регионами. Она вторая вслед за Санкт-Петербургом. То же самое мы смотрим и показатель естественного прироста, который имеет слабую тенденцию к росту, в отличие от остальных регионов. Мы смотрим и на плотность населения — она наиболее высокая среди всех регионов, с которыми мы сопоставляем. И видим, что Ленинградская область, таким образом, является своеобразной демографической воронкой — она притягивает к себе население. Ее демографические показатели наилучшие. В нее идут миграционные потоки. И постоянный демографический прирост за счет миграционного потока при высокой плотности населения, его неравномерное размещение по территории области и высокая доля сельского населения являются важными факторами, оказывающими влияние на саму уже образовательную сеть — на количество школ, дошкольных учреждений и так далее. В этом мы делаем качественный уже наш аналитический вывод. То же самое мы сравниваем и по ключевым показателям образовательной инфраструктуры. При этом сравниваем Ленинградскую область и Санкт-Петербург — как два региона, находящиеся в соседском положении. Мы видим, что Санкт-Петербург опережает Ленинградскую область по этим показателям. А вот, например, по требованиям к капитальному ремонту Ленинградская область находится — вернее, для беспрепятственного доступа инвалидов — Ленинградская область находится в несколько более выгодном положении по сравнению с Санкт-Петербургом. Таким образом, опять же прирост, который идет в инфраструктуру в Ленинградской области, тоже достаточно существенный и важный для его развития. Мы видим, что разные показатели экономического и социального развития между Санкт-Петербургом и Ленинградской областью, вот эти различия остаются важным фактором, определяющим развитие системы образования. Оно во всем будет влиять. И когда мы будем анализировать уже образовательный показатель, это будет являться одним из важнейших контекстных факторов. Почему это будет являться важным? Потому что более привлекательные условия труда, ресурсы оттягивают в Санкт-Петербург из Ленинградской области ресурсы, в том числе, и из системы образования. Таким образом, мы с вами увидели, что даже просто анализ контекстов дает нам очень важную среду для последующих аналитических выводов.
