Котов Александр Ильич, доцент кафедры бизнес-информатики, кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербург
Alexander i. Kotov, Associate Professor of the Department of Business Informatics, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor
Saint Petersburg
Полянская Светлана Владимировна, доцент кафедры бизнес-информатики, кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербург
Svetlana V. Polyanskaya, Associate Professor of the Department of Business Informatics, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor
Saint Petersburg
Ульзетуева Дарима Дамдиновна, доцент кафедры бизнес-информатики, кандидат технических наук
Санкт-Петербург
Darima D. Ulzetueva, Associate Professor of the Department of Business Informatics, Candidate of Technical Sciences
Saint Petersburg
В статье исследуется анализ зависимости между экономическим состоянием и уровнем образования регионов РФ за последние 20 лет. В качестве экономических показателей регионов были выбраны валовой региональный продукт, доля пенсионеров, общие расходы и доля расходов на коммунальные услуги, доля населения с доходами ниже прожиточного уровня и др. В качестве показателей, характеризующих уровень образования регионов, были взяты численность учителей, студентов, преподавателей, аспирантов, доля затрат на фундаментальные и прикладные исследования и т. д. Основные методы исследования — факторный, корреляционный и кластерный анализ, а также метод главных компонент. С помощью кластерного анализа были получены 4 группы регионов, отличающиеся по экономическим показателям. Все показатели были стандартизованы и для каждого года был проведен метод главных компонент между двумя группами показателей как для всех регионов РФ, так и для каждого кластера в отдельности. После выбора первых главных компонент построена линейная зависимость между рассматриваемыми двумя группами показателей для разных федеральных округов РФ. Сделан вывод о том, что для первых двух кластеров с 2000 до 2003 г. связи между двумя группами показателей не наблюдалось. Однако начиная с 2004 г. выявлена линейная зависимость между двумя группами показателей, которая имеет тенденцию к усилению. Для третьего и четвертого кластеров отмечается отсутствие данной зависимости на протяжении последних 20 лет. По построенной модели линейной регрессии сделан прогноз на ближайшие 5 лет об усилении влияния экономики на сферу образования для регионов, входящих в первый и второй кластеры. Проведенный анализ подтверждает предположение о том, что для промышленных регионов существует сильная взаимосвязь между экономическими показателями и уровнем образования, тогда как для сырьевых и аграрных регионов такая взаимосвязь отсутствует. Предложенный метод может быть использован как для анализа влияния экономических факторов на образование регионов, так и для анализа обратного влияния, что особенно актуально для принятия стратегических решений в области образования.
The article examines the analysis of the relationship between the economic condition and the level of education of the regions of the Russian Federation over the past 20 years. The gross regional product, the share of pensioners, total expenses and the share of utility costs, the share of the population with incomes below the subsistence level, etc. were selected as economic indicators of the regions. As indicators characterizing the level of education in the regions, the number of teachers, students, teachers, graduate students, the share of costs for basic and applied research, etc. were taken. The main research methods are factor, correlation and cluster analysis, as well as the principal component method. Using cluster analysis, 4 groups of regions were obtained, differing in economic indicators. All indicators were standardized and for each year the method of main components between two groups of indicators was carried out both for all regions of the Russian Federation and for each cluster separately. After selecting the first main components, a linear relationship is constructed between the two groups of indicators under consideration for different federal districts of the Russian Federation. It is concluded that for the first two clusters, from 2000 to 2003, there was no connection between the two groups of indicators. However, since 2004, a linear relationship between the two groups of indicators has been revealed, which tends to increase. For the third and fourth clusters, the absence of this dependence has been noted over the past 20 years. Based on the constructed linear regression model, a forecast is made for the next 3 years on the strengthening of the influence of the economy on the field of education for the regions included in the first and second clusters. The analysis confirms the assumption that for industrial regions there is a significant relationship between economic indicators and the level of education, whereas for raw material regions there is no such relationship. The proposed method can be used both to analyze the impact of economic factors on the education of regions and to analyze the reverse effect, which is especially important for making strategic decisions in the field of education.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.