Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: LXIX-LXX Международной научно-практической конференции «Экономика и современный менеджмент: теория и практика» (Россия, г. Новосибирск, 06 февраля 2017 г.)

Наука: Экономика

Секция: Экономические аспекты регионального развития

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Селянская Г.Н., Финогенова Ю.Ю., Бойко О.В. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ, ИННОВАЦИИ И ОБРАЗОВАНИЕ // Экономика и современный менеджмент: теория и практика: сб. ст. по матер. LXIX-LXX междунар. науч.-практ. конф. № 2(65). – Новосибирск: СибАК, 2017. – С. 55-61.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ, ИННОВАЦИИ И ОБРАЗОВАНИЕ

Селянская Галина Николаевна

канд. экон. наук, доц, РЭУ им. Г.В. Плеханова,

РФ, г. Москва

Финогенова Юлия Юрьевна

д-р экон. наук, проф., РЭУ им. Г.В. Плеханова,

РФ, г. Москва

Бойко Ольга Владимировна

канд. экон. наук, старший преподаватель, РЭУ им. Г.В. Плеханова,

РФ, г. Москва

REGIONAL ECONOMIC DEVELOPMENT, INNOVATION AND EDUCATION

Galina Selyanskaya

PhD, Plekhanov Russian University of Economics,

Russia, Moscow

Yulia Finogenova

doctor of economics, Plekhanov Russian University of Economics,

Russia, Moscow

Оlga Boyko

PhD, Plekhanov Russian University of economics,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В работе рассмотрена взаимосвязь между экономическим ростом в различных странах мира и рядом факторов, в том числе, таких как государственные расходы на образование и научные разработки в долгосрочной перспективе.

С целью выявления причин неравномерного экономического развития регионов авторами был проведен корреляционно-регрессионный анализ факторов, оказывающих влияние на индекс развития человеческого потенциала. Исследуемые страны были разбиты на четыре кластера по степени влияния исследуемых параметров, для каждого из которых построены уравнения регрессии.

Предложены направления развития системы высшего образования в целях усиления инновационных процессов в университетах и формирования креативных кадров для экономики страны.

ABSTRACT

The paper discusses the relationship between economic growth in various countries and a number of factors, including state spending on education and scientific development in the long-term.

With the aim of identifying the reasons for the uneven economic development by regions there was carried out correlation and regression analysis of the factors, influencing on the index of human potential’s development. The analyzed countries were divided into four clusters according to the degree of investigated parameters’ impact; for each of the factors was constructed the regression equation.

Authors suggested some development directions of the higher education system in order to enhance the innovation processes in universities and to generate creative workforce for the economy of a country.

 

Ключевые слова: Технологический уклад; глобальная конкурентоспособность; устойчивое развитие; индекс развития человеческого потенциала; инновационное образование; инвестиции в образование

Keywords: techno-economic paradigm; global competitiveness; sustainable development; human development index; innovative education; investment in education

 

Исследуя процессы экономического развития стран и регионов, современная экономическая наука в качестве базовых понятий выделяет технологический уклад, глобальную конкурентоспособность, уровень развития человеческого потенциала.

В соответствии с идеями выдающегося русского экономиста Н.Д. Кондратьева в основе кризисов, войн, социальных катастроф, революций лежит смена технологических укладов, циклические процессы в мировой экономике [3]. Именно Кондратьевские циклы в странах-лидерах инновационного развития рассматриваются как основа для промышленной, технологической, инновационной политики.

С точки зрения ведущих мировых экономистов, причиной современного мирового финансового кризиса является резкое снижение потенциала развития отраслей V-го технологического уклада. Как считают исследователи, отраслями VI-го технологического уклада станут биотехнологии, нанотехнологии, новая медицина, высокие гуманитарные технологии, полномасштабные системы виртуальной реальности, мультимедийные сети, глобальные системы связи, космические технологии, новое природопользование, безотходные технологии, нетрадиционные энергоресурсы, глобальные базы знаний, в том числе образовательно-культурные информационные системы, дистанционное обучение, домашние информационные системы, умные дома [2; 4; 5].

Немалую роль в переходе экономики на новый технологический уклад играет уровень образования населения, повышение квалификации рабочей силы, постоянный доступ к новым знаниям и технологиям.

В зависимости от стартовых условий и текущего уровня развития факторы, определяющие конкурентоспособность экономики, по-разному влияют на экономические системы стран мира.

Для проведения исследования авторами были выбраны три функциональных показателя:

  • f1 – Индекс развития человеческого потенциала (ИРЧП);
  • f2 – Индекс процветания стран мира Института;
  • f3 – Индекс конкурентоспособности.

Авторами построена регрессионная модель со следующими факторами влияния:

  • x1 – Государственные расходы на образование, всего (% от ВВП);
  • x2 – Расходы на образование в процентах от общих государственных расходов;
  • x3 – Внутренние затраты на исследования и разработки (% ВВП);
  • x4 – Население, млн.чел., всего;
  • x5 – Городское население (% от общего населения;
  • x6 – Плотность населения (чел. на кв. км. площади суши);
  • x7 – ВВП на душу населения (в долларах, постоянная 2010 г.);
  • x8 – Промышленность, добавленная стоимость (% от ВВП);
  • x9 – Сельское хозяйство, добавленная стоимость (% от ВВП);
  • x10 – Услуги, добавленная стоимость (% от ВВП).

Для исследования использовались статистические данные по 16-ти странам различных регионов мира с различным уровнем развития экономики (табл. 1). Вследствие отсутствия полноты данных для исследования в рамках других временных интервалов был выбран период анализа с 2010 г. по 2015 г. [1; 6; 7; 8; 9].

В результате анализа были выявлены четыре группы стран, при построении регрессионных моделей которых используются схожие факторы.

Ниже приведены краткие описания кластеров, на которые в ходе исследования были разбиты исследуемые страны. Для каждого кластера определены модели уравнения регрессии:

Группа I. Страны, характеризующиеся отрицательной зависимостью ИРЧП от объема государственных инвестиций в образование (Мексика, Франция, Австралия, Канада, Дания и Австрия).

f1 = 0,0036*х1 + 0,038*х4 + 0,0035*x5 ‑ 0,0127*x6 + e;

Выявлена положительная корреляция темпов изменения ИРЧП с динамикой изменения численности населения страны и в меньшей степени с объемами государственных расходов на образование в процентах от ВВП. Согласно полученной модели прирост численности населения на 1 млн.человек сопровождается положительным сдвигом индекса ИРЧП в исследуемой группе стран в среднем на 0,038 пунктов.

Таблица 1

Корреляционный анализ зависимости динамики изменения ВВП от цепного прироста факторов, характеризующих уровень монетизации экономики

Источник: составлено авторами по результатам исследований

 

Группа II. Страны с высоким индексом конкурентоспособности, характеризующим высокий уровень остальных показателей (Норвегия, Великобритания, Швейцария, Финляндия).

f1= - 0,041*f3 + 0,001*х2 ‑ 0,042*x5 + 0,0205*x6 + 0,0299*x8 +0,023* x10 + e;

Как и в предыдущей модели была выявлена положительное влияние изменения динамики численности населения в рамках усредненной модели страны Группы II. Характерной особенностью данной группы является заметное положительное влияние, оказываемое изменением объемов промышленного производства и сектора услуг.

Группа III. Страны с отрицательной корреляцией уровня индустриализации и ИРЧП (Аргентина, Израиль, Бразилия, Китай).

f1= 0,019*х2 ‑ 0,0045*x4 + 0,2286*x5 ‑ 0,105*x6 ‑ 0,0612*x8 ‑ 0,029* x10 + ε;

Согласно построенной модели для стран с отрицательной корреляцией уровня индустриализации и ИРЧП было выявлено наличие значимой зависимости динамики изменения ИРЧП от изменения доли городского населения.

В отличие от модели Группы II, в странах с отрицательной корреляцией уровня индустриализации и ИРЧП наблюдается обратная связь между динамикой изменения исследуемой функции ИРЧП и объемами промышленного сектора и сектора услуг в процентах от ВВП.

Группа IV. Страны, характеризующиеся отрицательным влиянием демографических факторов на ИРЧП (Япония, Германия, Индия, Российская Федерация, США, ЮАР).

f1= - 2,023 + 0,0698*x1 ‑ 0,0486*x2 ‑ 0,0001*x7 + 0,0935*x10 + ε

Как и в модели для Группы I, в странах с отрицательным влиянием демографических факторов на ИРЧП наблюдается обратная связь между объемами государственных расходов на образование и изменением индекса ИРЧП. К уникальным параметрам, оказывающим влияние на изменение индекса ИРЧП стран рассматриваемой группы можно отнести ВВП на душу населения. Указанный параметр оказывает значительное влияние на исследуемую функцию.

Таким образом, в результате проведенного корреляционно-регресионного анализа выявлены четыре кластера стран, характеризующиеся различной силой взаимосвязи базовых факторов, характеризующих экономику страны и ее индекс развития человеческого потенциала, и, как следствие, глобальную конкурентоспособность национальной экономики.

Уровень конкурентоспособности страны в глобализирующемся мире определяется как уровнем развития экономики, так и конкурентоспособностью системы образования (в том числе высшего), которая в свою очередь определяется конкурентоспособностью каждого образовательного учреждения, входящего в эту систем, а значит и уровнем развития их интеллектуального потенциала. Заявленный в качестве приоритетной цели развития экономики России переход к постиндустриальному уровню технологического развития, требует серьезных финансовых инвестиций в систему высшего образования.

Выбор источника инвестиций в образование в масштабах, как экономики, так и человека является сегодня остро дискуссионной проблемой. Спрос на высшее образование превышает возможности государства по обеспечению всех желающих возможностью обучаться по выбранным направлениям подготовки за счет средств государственного бюджета. Одновременно с этим государству необходимо регулировать выпуск специалистов с высшим образованием по различным направлениям и профилям подготовки, в целях обеспечения потребностей экономики в кадрах соответствующей квалификации. Особенно это важно в свете необходимости совершения прорыва в экономике и скачкообразного перехода к новейшим технологически укладам.

Только государство может создать предпосылки для перехода экономики к новому технологическому укладу, используя в качестве инструмента финансовую поддержку прорывных направлений развития науки и образования, формируя и поддерживая спрос на образовательные программы, реализующие опережающую подготовку выпускников и обеспечивающие замещение технологических укладов, через механизмы распределения финансирования обучения студентов за счет средств государственного бюджета.

 

Список литературы:

  1. Индикаторы науки: 2014 : статистический сборник. – М.: НИУ «ВШЭ», 2014. – 400 с.
  2. Исаева К.В. Интеграция векторов развития образовательного рынка России // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2007. – № 5. – С. 3-16.
  3. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды М.: Академический проект, Альма Матер, 2015. – 642 с.
  4. Финогенова, Ю.Ю. Моделирование факторов, влияющих на финансовое состояние мировых экономик: вызовы и возможности для России / Ю.Ю. Финогенова, В.В. Носов // В книге: Финансовые центры в мировой системе. Международная научно-практическая конференция. – 2015. – С. 15-19.
  5. Stukalova I., Shishkin A., Stukalova A. Internationalization of Higher Education: A Case of Russian Universities // Economics & Sociology. – 2015. – Т. 8. – № 1. – С. 275-286.
  6. Human Development Data (1980-2015) // The Human Development Report Office [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://hdr.undp.org/en (дата обращения 25.01.2017).
  7. Legatum Institute. Reports // The Legatum Institute Foundation [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://gtmarket.ru/ratings/legatum-prosperity-index/info (дата обращения 15.01.2017).
  8. World Bank Open Data // The World Bank Group [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://www.worldbank.org/ (дата обращения 25.01.2017).
  9. The Global Competitiveness Reports // The World Economic Forum [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://reports.weforum.org/global-competitiveness-index/ (дата обращения 20.01.2017).
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.