Экономика и управление народным хозяйством | Экономика и общество №7-8 Июль-Август 2019
УДК 378.4, 338.1
Дата публикации 26.08.2019
Репутация университета и развитие региона
Ларионова Наталия Ивановна
канд.экон.наук, доцент кафедры экономической теории и эконометрики, Казанский федеральный университет, РФ, г.Казань, natasha-lari@mail.ru
Варламова Юлия Андреевна
канд.экон.наук, доцент кафедры экономической теории и эконометрики, Казанский федеральный университет, РФ, г.Казань, jillmc@yandex.ru
Колесникова Юлия Сергеевна
канд.экон.наук, доцент кафедры управления человеческими ресурсами, Казанский федеральный университет, РФ, г.Казань, hulia_k@mail.ru
Рахматуллина Диана Константиновна
канд.экон.наук, доцент кафедры экономической теории и эконометрики, Казанский федеральный университет, РФ, г.Казань,
Аннотация: Основная цель исследования проанализировать взаимосвязь таких характеристик региона как уровень безработицы, ВРП, средняя заработная плата с количеством и репутацией университетов на примере регионов России. В ходе исследования проверяются следующие гипотезы. Во-первых, рассматриваемые качественные и количественные характеристики вузов связаны с экономическим развитием региона. Во-вторых, регионы в которых находится большее количество университетов характеризуются их более высоким качеством. Результаты анализа, проведенного по количественным и качественным характеристикам университетов, показали их значимость для регионального развития. Понимание исследуемых взаимосвязей может помочь в регулировании сферы образования, обеспечивая успешное развитие региональной экономической системы и повышение ее конкурентоспособности.
Ключевые слова: университет, репутация, региональное развитие
Department of economic theory and econometrics, Kazan Federal University
Department of economic theory and econometrics, Kazan Federal University
Department of human resources management, Kazan Federal University
Department of economic theory and econometrics, Kazan Federal University
Abstract: The main goal of the study is to analyze the interrelation of such characteristics of the region as unemployment, GRP, average salary with the number and reputation of universities on the example of Russian regions. The following hypotheses are tested during the study. Firstly, the considered qualitative and quantitative characteristics of universities are associated with the economic development of the region. Secondly, regions in which there is a greater number of universities are characterized by their higher quality. The results of the analysis conducted on the quantitative and qualitative characteristics of universities showed their importance for regional development. Understanding the studied relationships can help regulate the education sector, ensuring the successful development of a regional economic system and increasing its competitiveness.
Keywords: university, reputation, regional development
Введение
Существует большое количество исследований, которые доказывают, что университеты и уровень образования населения влияет на экономику: экономический рост, финансовое развитие, инвестиции, человеческий потенциал. Основной целью таких исследований выступает попытка доказать, что рост образования приводит к росту экономической эффективности.
В экономике, основанной на знаниях, университеты выступают центральным звеном и играют основную роль в продвижении технологических изменений и инноваций. [4, с. 1175]
В работе Егорова А. и др. применены методы пространственной эконометрики для выявления роли университетов в экономическом развитии регионов. Анализируется взаимосвязь между экономическим ростом и охватом образованием. Охват образованием рассматривается как концентрация институтов высшего образования региона. [5, с. 3]
Кочетков Д. проводит сравнение эффективности различных рейтингов и методику их построения. Индикатором экономического развития региона, как и в предыдущем исследовании, выступает ВРП. В исследовании строятся множественные регрессии данного показателя с группой показателей результативности образования: изобретательская активность, численность работников занятых в области исследований и разработок, количество аспирантов и докторантов и др. [2, с. 6]
Дифференциация регионов по уровню доступности образования показана в работе Громова А. и др. 21 регион характеризуется показателем выше среднего, к тому же более чем в трети вузов наблюдается довольно низкие баллы ЕГЭ. [1, с. 135]
Интересным представляется применение метода DEA для моделирования эффективности российских университетов. Базой данных послужил Мониторинг эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования. Было выявлено, что подведомственность Минобрнауки имеет самую сильную связь с уровнем эффективности вузов. [3, с. 143]
В исследовании Лешукова О. показано, что более высокие показатели эффективности и более высокая конкуренция между вузами в российских регионах положительно коррелируют, данная взаимосвязь особенно сильно выражена в неразвитых, либо развивающихся регионах. [6, с. 420]
Целью проводимого исследования является анализ роли университета в экономическом развитии региона. В качестве объекта исследования выбраны регионы России по которым рассматриваются ВРП на душу населения, уровень безработицы и средняя заработная плата. Период анализа – 2012-2018 гг. В анализ не были включены следующие регионы: г.Севастополь, Республика Крым, Ненецкий автономный округ, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ (по причине отсутствия данных в период проводимого исследования). В качестве метода исследования применен статистический и корреляционный анализ для выявления существенных взаимосвязей. Предметом исследования являются особенности влияния количественных и качественных характеристик институтов высшего образования, находящихся на территории на ее экономическое развитие.
Методология
Для измерения взаимосвязи между характеристиками университетов и экономическими показателями регионов в рамках данного исследования использовались следующие показатели:
- Uni – количество университетов в регионе
- Rank – рейтинг университета по данным «Эксперт РА», если в регионе несколько университетов, вошедших в рейтинг, то присваивалось минимальное значение в рейтинге (т.е. брался вуз, который занял лучшее место)
- GDP – ВРП на душу населения
- Unemp – уровень безработицы
- Wage – средняя заработная плата.
В ходе исследования проверяются следующие гипотезы. Во-первых, количество вузов положительно влияет на развитие региона. Во-вторых, качественные характеристики институтов образования (репутация, в работе показателем, характеризующим репутацию, выступает место вуза в рейтинге «Эксперт РА») территории оказывают влияние на ее макроэкономические показатели.
Результаты и выводы
Корреляционная матрица, построенная по основным переменным (см. Табл. 1) показывает значимую взаимосвязь между основными переменными. В таблице рассчитаны коэффициенты корреляции между анализируемыми переменными (описание переменных представлено в разделе «Методология»). Количество университетов (Uni) и место университета в рейтинге (Rank) демонстрируют обратную взаимосвязь (-0,4064), что объясняется спецификой построения рейтинга: чем меньшее место по абсолютному значению в рейтинге занимает университет, тем более высокий уровень репутационной активности показывает университет в системе высшего образования. Следовательно, при более высоком рейтинге университетов, который характерен для конкретного субъекта России, присутствует обратная связь. Соответственно, большее количество университетов связано с получением более высокого рейтинга. Данная взаимосвязь четко прослеживается на примере г. Москвы, в котором порядка 20 ВУЗов попадают в ежегодный рейтинг 100 лучших университетов России, при этом Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова занимает на протяжении 2012-2018 гг. первое место. Аналогичным образом выглядит ситуация в г. Санкт-Петербург, где более 10 университетов включены в рейтинг лучших университетов России и при этом Санкт-Петербургский государственный университет занимает 3-6 места.
Таблица 1. Коэффициенты корреляции и значимость коэффициентов корреляции*
|
| Uni | Rank | GDP | Unemp | Wage |
| Uni | 1,0000 |
|
|
|
|
| Rank | -0,4064 0,0000 | 1,0000 |
|
|
|
| GDP | 0,2472 0,0000 | -0,1655 0,0003 | 1,0000 |
|
|
| Unemp | -0,2008 0,0000 | 0,2420 0,0000 | -0,2615 0,0000 | 1,0000 |
|
| Wage | 0,2894 0,0000 | -0,1442 0,0018 | 0,8439 0,0000 | -0,2062 0,0000 | 1,0000 |
*Коэффициент принимает значение от -1 до 1, где 1 – сильная положительная взаимосвязь, -1 – сильная отрицательная взаимосвязь. По диагонали стоят 1, т.к. там стоят корреляции переменных на самих себя.
Взаимосвязь количества университетов в регионе (Uni) и основных макроэкономических показателей его развития можно проследить на примере показателя валового регионального продукта на душу наседения (GDP), коэффициент корреляции с которым значим. Таким образом, более высокий уровень валового производства в субъекте федерации связан с большим количеством университетов. С помощью коэффициентов корреляции невозможно проследить причинно-следственную связь между показателями.
Между валовым региональным продуктом и рейтингом университетов в регионе (Rank) так же существует обратная связь. То есть регионы, в котором университеты занимают более высокий рейтинг, характеризуются более высоким уровнем экономического развития.
Отрицательная взаимосвязь наблюдается между количеством университетов в регионе (Uni) и уровнем безработицы (Unemp). Отрицательный знак позволяет подтвердить гипотезу о том, что большее количество университетов характерно для регионов России с более низким уровнем безработицы и, наоборот, в регионах с меньшим количеством университетов наблюдается более высокий уровень безработицы.
Вполне логично, что взаимосвязь между уровнем безработицы (Unemp) и рейтингом университетов (Rank) прямая, о чем подробно было проанализировано выше. Основной вывод из значения коэффициента корреляции между двумя переменными заключается в том, что более высокий рейтинг университетов наблюдается в регионах с более низким уровнем безработицы.
Кроме того, отрицательный коэффициент корреляции между уровнем безработицы (Unemp) и валовым региональным продуктом на душу населения (GDP) является подтверждением выполнения закона Оукена на региональных данных экономики России. Высокий уровень безработицы приводит к потерям в общественном воспроизводстве и более низком значении регионального продукта.
Значимая положительная взаимосвязь между количеством университетов в регионе (Uni) и номинальной заработной платой (Wage) является подтверждением того факта, что большее количество университетов способствует созданию новых рабочих мест в регионе, привлечению государственных и частных инвестиций в систему высшего образования, а наличие более образованных человеческих ресурсов является основой для роста производства и создания условий для роста заработной платы.
Взаимосвязь между рейтингом университетов (Rank) и номинальной заработной платой в российских регионах (Wage) отрицательная, что, в свою очередь, означает, что более высокий рейтинг университетов характерен для регионов с более высокой заработной платой. При анализе влияния университетов на уровень экономического развития регионов также доказана прямая зависимость между номинальной заработной платой в российских регионах (Wage) и валовым региональным продуктом на душу населения (GDP) и отрицательная взаимосвязь между номинальной заработной платой и уровнем безработицы (Unemp). Обе выявленные взаимосвязи на эмпирических данных согласуются с логикой взаимосвязей между экономическими явлениями и процессами. Более высокий уровень развития региона, который может быть представлен уровнем валового регионального продукта, связан с более высоким уровнем оплаты труда работников. Более высокая заработная плата сопровождается более низким уровнем безработицы в регионе, поскольку более высокая цена на труд стимулирует рост величины предложения труда.
Общий вывод из результатов корреляционного анализа заключается в выявлении следующих взаимосвязей между основными исследуемыми показателями:
большее количество университетов в регионе связано с более высоким рейтингом университетов, большим значением валового регионального продукта, номинальной заработной платы и более низким уровнем безработицы;
более высокий рейтинг университетов характерен для регионов с более высоким уровнем экономического развития (валового регионального продукта на душу населения), номинальной заработной платой и более низким уровнем безработицы.
Список литературы
1. Кочетков Д.М. Университет как двигатель регионального развития // Современный университет между глобальными вызовами и локальными задачами: сборник материалов VII Международной конференции Российской ассоциации исследователей высшего образования. Москва: Издательский дом Высшей школы экономики. 2016. С.133-141.
2. А.Д. Громов, Д.П. Платонова, Д.С. Семенов, Т.Л. Пырова. Доступность высшего образования в регионах России // Институт образования. М.: НИУ ВШЭ. 2016. 32 с.
3. Зинченко Д.И., Егорова А.А. // Экономический журнал ВШЭ. Моделирование эффективности российских университетов. 2019. Т.23. №1. С.143-172.
4. Allison Bramwell, David A.Wolfe. Universities and regional economic development: The entrepreneurial University of Waterloo. Research Policy. 2008. 37. P.1175-1187. Access mode: www.elsevier.com/locate/respol (circulation date: 31.05.2019)
5. Alexey A. Egorov, Oleg V. Leshukov, Alexander D. Gromov. The role of universities in economic development of Russian regions // working papers, series: education WP BRP 41/EDU/2017. 30p.
6. O. V. Leshukov, D. P. Platonova, D. S. Semyonov. The efficiency of regional higher education systems and competition in Russia // Economy of Region. 2016. 12. 2. P.417-426. Access mode: https://cyberleninka.ru/article/v/the-efficiency-of-regional-higher-education-systems-and-competition-in-russia (circulation date: 8.06.2019)