Сценарные прогнозы развития образовательного капитала в российских регионах: сравнение консолидированной и дифференцированной инвестиционной политики
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2025-4-17Ключевые слова:
человеческий капитал, регионы России, прогнозирование, сценарный подход, конвергенция, гетерогенность, панельные данныеАннотация
За последнее десятилетие воспроизводство человеческого капитала стало одним из центральных приоритетов региональной политики в условиях демографического спада и растущей геоэкономической фрагментации, сдерживающих технологический прогресс. Целью данной работы является формулирование прогнозов развития человеческого капитала в российских регионах до 2035 г. в рамках сценариев консолидированной и дифференцированной политики. Используется динамическая панельная регрессия с оценками Ареллано–Бонда и данные Росстата по 84 регионам. В исследовании моделируются сценарий консолидированной политики, способствующий региональной конвергенции, и сценарий дифференцированной политики, предусматривающий существующую гетерогенность траекторий развития. Результаты показывают, что в сценарии консолидированной политики доля расходов на образование в ВРП снижается, а экспансия высшего образования замедлится, что приведет к перераспределению инвестиций в человеческий капитал между регионами. В этом сценарии доля трудоспособного населения с высшим образованием стабилизируется на среднем уровне не более 30 %, при этом каждый дополнительный год обучения будет вносить около 11 % в ВРП в период с 2013 по 2035 г.. Напротив, в сценарии дифференцированной политики расходы на образование и исследования в целом возрастут, а доля работников с высшим образованием увеличится примерно до 33–35 %, что будет также сопровождаться ростом межрегионального образовательного неравенства. Однако средний вклад каждого дополнительного года обучения в ВРП снизится примерно до 7 % при условии схожих уровней экономического роста. Полученные результаты служат основой для разработки региональной политики, иллюстрируя компромиссы между централизованной координацией и дифференцированными путями осуществления инвестиций в человеческий капитал. Прогнозы должны интерпретироваться с осторожностью из-за предположений о линейном росте, демографической ситуации, заложенной в прогнозах Росстата, а также ограниченном пространственном взаимодействии.
Библиографические ссылки
Aiyar, S., Ilyina, A., Chen, J., Kangur, A., Trevino, J., Ebeke, C., Gudmundsson, T., Soderberg, G., Schulze, T., Kunaratskul, T., Ruta, M., Garcia-Saltos, R., & Rodriguez, S. (2023). Geo-Economic Fragmentation and the Future of Multilateralism. IMF Working Papers, 2023 (001), 1. https://doi.org/10.5089/9798400229046.006
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies, 58 (2), 277. https://doi.org/10.2307/2297968
Becker, G. S. (1993). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education (3rd ed.). The University of Chicago Press.
Benea-Popuşoi, E. (2022). Creativity Skills and Creative Human Capital in the Knowledge Economy: A Phenomenological Holistic Vision and Construct. Case Study on Inspiration Source for Creativity within the Christian Scripture. In Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies (Vol. 145, pp. 265–284). https://doi.org/10.1007/978-3-031-10385-8_20
Benner, M. (2023). Making spatial evolution work for all? A framework for inclusive path development. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 445–462. https://doi.org/10.1093/cjres/rsad015
Bouzahzah, M. (2021). Quality of the Education System and Economic Growth. Projections in the Case of Morocco. WSEAS Transactions on Business and Economics, 18, 949–961. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.90
Brenner, T., & zu Jeddeloh, S. (2024). Path dependence in an evolving system: a modeling perspective. Cliometrica, 18 (1), 1–36. https://doi.org/10.1007/s11698-023-00266-z
Bucci, A., Prettner, K., & Prskawetz, A. (Eds.) (2019). Human Capital and Economic Growth. The Impact of Health, Education and Demographic Change. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-21599-6
Chernenko, I. M. (2024). Risks for the Development of the Russian Human Capital in the Context of Geoeconomic Fragmentation. Outlines of Global Transformations: Politics, Economics, Law, 17 (2), 31–53. https://doi.org/10.31249/kgt/2024.02.02 (In Russ.)
Chernina, E., & Gimpelson, V. (2023). Do wages grow with experience? Deciphering the Russian puzzle. Journal of Comparative Economics, 51 (2), 545–563. https://doi.org/10.1016/j.jce.2023.01.005
Cuaresma, J. C., Doppelhofer, G., Huber, F., & Piribauer, P. (2018). Human capital accumulation and long-term income growth projections for European regions. Journal of Regional Science, 58 (1), 81–99. https://doi.org/10.1111/jors.12339
Domnich, Y. L. (2024). Assessment of Path Dependence Parameters in Technological Innovation across Russia’s Regions. Ekonomika regiona [Economy of Regions], 20 (4), 993–1007. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-4-2
Dopfer, K. (2005). Evolutionary economics: A theoretical framework. In K. Dopfer (Ed.), The Evolutionary Foundations of Economics (pp. 3–56). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511492297.001
Fontagné, L., Perego, E., & Santoni, G. (2022). MaGE 3.1: Long-term macroeconomic projections of the World economy. International Economics, 172, 168–189. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2022.08.002
Fouré, J., Bénassy-Quéré, A., & Fontagné, L. (2013). Modelling the world economy at the 2050 horizon. Economics of Transition, 21 (4), 617–654. https://doi.org/10.1111/ecot.12023
Gimpelson, V. (2019). Age and Wage: Stylized Facts and Russian Evidence. Higher School of Economics Economic Journal, 23 (2), 185–237. https://doi.org/10.17323/1813-8691-2019-23-2-185-237 (In Russ.)
Jiang, D., Chang, Y., Zhong, F., Yao, W., Zhang, Y., Ding, X., & Huang, C. (2022). Future growth pattern projections under shared socioeconomic pathways: a municipal city bottom-up aggregated study based on a localised scenario and population projections for China. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 35 (1), 2574–2595. https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1968309
Kaneva, M. A., & Untura, G. A. (2021). On the Relationship between Health Capital and Economic Growth in Russian Regions (2013–2018). World of Economics and Management, 21 (2), 30–48. https://doi.org/10.25205/2542-0429-2021-21-2-30-48 (In Russ.)
Kapeliushnikov, R. I. (2023). The Russian labor market: Long-term trends and short-term fluctuations. Russian Journal of Economics, 9 (3), 245–270. https://doi.org/10.32609/j.ruje.9.113503
Koch, J., & Leimbach, M. (2023). SSP economic growth projections: Major changes of key drivers in integrated assessment modelling. Ecological Economics, 206, 107751. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2023.107751
Lutz, W., & Goujon, A. (2001). The World’s Changing Human Capital Stock: Multi-State Population Projections by Educational Attainment. Population and Development Review, 27 (2), 323–339. https://doi.org/10.1111/j.1728-4457.2001.00323.x
Lutz, W., Goujon, A., Kc, S., Stonawski, M., & Stilianakis, N. (2018). Demographic and human capital scenarios for the 21st century. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/835878
Park, D., & Shin, K. (2023). Impact of Population Aging on Asia’s Future Economic Growth, 2021–2050. Asian Development Review, 40 (01), 49–78. https://doi.org/10.1142/S0116110523500014
Rodríguez, F. (2023). The human consequences of economic sanctions. Journal of Economic Studies, 51 (4), 942–963. https://doi.org/10.1108/JES-06-2023-0299
Rozhkova, K. V. (2019). The return to noncognitive characteristics in the Russian labor market. Voprosy Ekonomiki, 19 (11), 81–107. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2019-11-81-107 (In Russ.)
Varlamova, M., & Sinyavskaya, O. (2021). Active Ageing Index in Russia – Identifying Determinants for Inequality. Journal of Population Ageing, 14 (1), 69–90. https://doi.org/10.1007/s12062-020-09277-4
Walter, S., & Lee, J.-D. D. (2022). How Susceptible are Skills to Obsolescence? A Task-Based Perspective of Human Capital Depreciation. Foresight and STI Governance, 16 (2), 32–41. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2022.2.32.41
Zubarevich, N. V. (2022). Regions of Russia in the new economic realities. Journal of the New Economic Association, 55 (3), 226–234. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2022-55-3-15
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Черненко Илья Михайлович , Земзюлина Вероника Юрьевна , Колясников Максим Сергеевич
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
