Статья:

Анализ необходимого уровня государственного финансирования для устойчивого развития сферы образования

Конференция: XLIII Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: общественные и экономические науки»

Секция: Экономика

Выходные данные
Попков А.А., Соловьев И.В. Анализ необходимого уровня государственного финансирования для устойчивого развития сферы образования // Молодежный научный форум: Общественные и экономические науки: электр. сб. ст. по мат. XLIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 3(43). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_social/3(43).pdf (дата обращения: 21.10.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Анализ необходимого уровня государственного финансирования для устойчивого развития сферы образования

Попков Александр Александрович
студент экономического факультета, Санкт-Петербургский государственный университет, РФ, г. Санкт-Петербург
Соловьев Илья Владиславович
студент экономического факультета, Санкт-Петербургский государственный университет, РФ, г. Санкт-Петербург

 

В современных социально-экономических условиях, нацеленных на рациональное распределение ограниченных ресурсов, странам необходимо знать собственные эффективные количественные соотношения средств бюджета для поступательного и устойчивого развития образования и науки. В статье рассматривается модель зависимости индекса образования ООН от макроэкономических показателей. Кроме того, приведена оценка ориентиров уровня финансирования образования в России для обеспечения устойчивого развития данной сферы.

Объектом данного исследования является сфера образования в масштабах всего международного пространства. Целью – выявление факторов и оценки степени их влияния на интегрированный показатель уровня образования стран – индекс образования ООН. Данные для исследования были взяты с официального сайта Программы развития ООН (UNDP) [3], а также Всемирного банка (World Bank) [4]. Выбор данных источников объясняется их наиболее общепринятыми и объективными в мире в качестве источников международной статистики.

Размер выборки составил 137 стран, взятых со всех существующих континентов. Все данные взяты по состоянию на 2012 год, который является промежуточным между двумя общемировыми кризисами с точки зрения авторов, и не содержит излишних искажений статистических данных. Для каждой страны использованы данные: расходы на сферу образования в абсолютном выражении, млн. долл. США и относительном – в процентном отношении к ВВП по ППС соответствующего года.

Описание переменных

Введём обозначения: EDI – индекс уровня образования по данным ООН, SPEND – государственные расходы на образование в млн. долл. США 2012г., PERC_SPEND – процент расходов на образование к общему значению ВВП страны в ППС 2012г., DEVPD – фиктивная переменная для развитых стран (1 – если входит в группу развитых, 0 – в противном случае), DEVPG (1 – если входит в группу развивающихся, 0 – в противном случае) – фиктивная переменная для развивающихся стран, POSTSOV – фиктивная переменная для стран, входивших в состав СССР (1 – если входит в группы постсоветских стран, 0 – в противном случае). Группировка стран была осуществлена на основе разделения, предоставляемого МВФ (IMF) [5].

Для начала рассмотрим на первый взгляд логичную зависимость: зависимость индекса уровня образования (EDI) от количества высших учебных заведений в стране. Предполагается, что зависимость прямая и сильная. Построив простую парную регрессию, было выявлено, что коэффициент при независимой переменной (количество учебных заведений) значим лишь на 25% уровне. А коэффициент корреляции и вовсе равен всего 10%. Связь прямая, но не сильная, первоначальное предположение отклоняется. Большое количество ВУЗов в стране может быть следствием масштабов государства и не влиять на качество обучения. Также уровень образования зависит и от преподавательского состава, культурных особенностей и множества других факторов, учесть которые очень проблематично. О некоторых количественных факторах, всё же влияющих на уровень образования, поговорим далее.

Рассмотрим регрессионное уравнение: EDI = const + PERC_SPEND + DEVPD + POSTSOV + ε (1). В данном уравнении EDI – зависимая переменная, const – некоторая константа, PERC_SPEND, DEVPD, POSTSOV – факторы, определяющие значение EDI – индекса уровня образования. С формальной точки зрения константа определяет среднее значение индекса в случае нулевых значений включенных факторов, однако осмысленной экономической интерпретации в данном случае она не имеет. PERC_SPEND показывает, на сколько  единиц изменится EDI при изменении в среднем при прочих равных условиях PERC_SPEND на единицу. Стоит отметить, что во избежание сингулярности матрицы  и возможности построения оценки коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов (LS) [1–2] в модель не включена переменная DEVPG. Для выбранной модели она является базой сравнения по отношению к остальным группам стран. Предложенная модель (1) может быть базовой конструкцией для оценки необходимого уровня государственного финансирования сферы образования с целью повышения всеобщего качества образования страны на основе показателя эффективности – индекса образования ООН.

Для первого приближения построим модель (1) с указанными факторами. Результаты оценивания параметров в эконометрическом пакете gretl при ведены в рис. 1:

 

Рисунок 1. Модель 1: Исследование зависимости индекса образования ООН

 

Как можно видеть по таблице, качество подгонки составляет 0,415, таким образом, только 41,5% вариации индекса образования объясняется включенными факторами в модель, остальные 58,5% вариации зависимой переменной приходятся на иные факторы и ошибку. В целом уравнение является значимым согласно p-value по F-статистике Фишера, в отдельности все коэффициенты, кроме PERC_SPEND, также значимы, согласно p-value, на 1% доверительном уровне. Тестирование модели выявило наличие гетероскедастичности согласно тесту Вайта (White), тестирование приведено в рис. 2:

 

Рисунок 2. Модель 1: Тест Вайта на гетероскедастичность

 

Как видно из таблицы, p-value для приведённого теста близко к нулю, поэтому нулевая гипотеза о наличии однородности дисперсии ошибок в модели отвергается. Для устранения последствий гетероскедастичности применяется взвешенный метод наименьших квадратов (WLS) [1–2].

Нетрудно предположить, что дисперсия ошибок зависит от величины расходов на сферу образования и науки в абсолютном выражении. Поэтому построим Модель 2, оставив в факторах PERC_SPEND, добавив SPEND в абсолютном выражении, а в качестве весового коэффициента из эмпирических соображений снова взяв переменную SPEND. Результаты оценивания модели приведены в рис.3.

 

Рисунок 3. Исследование зависимости индекса образования ООН

 

Данная модель показывает относительно хорошие прогнозные качества: 78,1% вариации зависимой переменной объясняется включёнными в модель регрессорами, только 21,9% приходятся на иные существующие макроэкономические факторы и ошибку. F-критерий Фишера, согласно p-value, показывает, что уравнение в целом является значимым. Кроме того, все коэффициенты при переменных значимы на 1% доверительном уровне. Тестирование модели на нормальность остатков показало p-value =0,2, таким образом распределение остатков в приведённой модели соответствует нормальному распределению, что согласуется с теоремой Гаусса-Маркова [1–2].

Интерпретация коэффициентов модели соответствует экономическому смыслу поставленной цели. Коэффициент при PERC_SPEND показывает, что с ростом доли расходов на сферу образования и науки в ВВП на 1% индекс образования страны как показатель эффективности вложений увеличивается в среднем при прочих равных условиях на 0,02. Коэффициент при SPEND указывает, что с ростом абсолютного значения расходов на 1 млн. долл. США индекс образования увеличится в среднем на 8,04*10^(-8). Коэффициент при фиктивной переменной POSTSOV показывает, что индекс уровня образования в постсоветских странах в среднем выше на 0,16 по отношению к развивающимся странам, а коэффициент при DEVPD показывает, что развитые страны в среднем имеют индекс образования на 0,2 больше, чем развивающиеся, что согласуется с базовыми экономическими представлениями. Таким образом базовая конструкция (1) была улучшена, модель EDI = const + SPEND + PERC_SPEND + DEVPD + POSTSOV + ε (2) имеет улучшенные прогнозные качества по сравнению с моделью (1), тестирование (2) не выявило нарушений предпосылок теоремы Гаусса-Маркова.

Применительно к России были сделаны точечные прогнозные ориентиры по модели (2) с целью достижения уровня образования по индексу ООН к 2035 г. до значения, превышающего 0,8. По результатам расчётов оптимальное соотношение госрасходов предусматривает неизменный рост их абсолютного значения на 5% в год в млн. долл. США 2012г., а также стабильный рост доли расходов в общем объёме ВВП по ППС на 0,5% в год. Подробные результаты приведены в таблице 1:

Таблица 1.

Плановые оценки, обеспечивающие устойчивый рост уровня образования в РФ до 2035 г. по показателю эффективности образования ООН

 

Заключение

В статье проведён анализ модели зависимости индекса образования ООН как показателя эффективности от уровня государственных расходов на образование, подтверждена превалирующая роль государства в развитии сферы образования и науки, отмечено влияние принадлежности стран к группам развитых, развивающихся и постсоветских по методике МВФ. Помимо того, было показано отсутствие сильной зависимости между уровнем образования и количеством учебных заведений. В итоге, можно сделать вывод о том, что для развития образования в стране нужно не только вкладывать средства в образовательную сферу, но и развивать экономику страны. Связь ВВП и уровня образования давно доказана. Ведь не только ВВП страны зависит от образования и науки, но и наоборот: качество образования в стране зависит от её экономического положения.

 

Список литературы:
1. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2004.
2. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 2004.
3. Human Development Reports. United Nations – [Электронный ресурс] сайт. – URL: http://hdr.undp.org/en (дата обращения: 25.12.2016).
4. World Bank Data Catalog – [Электронный ресурс] сайт. – URL: http://data.worldbank.org (дата обращения: 27.12.2016).
5. International Monetary Fund – [Электронный ресурс] сайт. – URL: http://www.imf.org (дата обращения: 27.12.2016).