Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,674

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ФИНАНСИРОВАНИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ КИТАЯ НА ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА

Лэй Хуа 1 Жутяева С.А. 1
1 ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I»
Цель исследования заключается в установлении зависимости экономического роста Китая от различных групп факторов, а именно инновационного высшего образования, с применением метода регрессионного анализа. Развитие высшего образования в Китае оказывает значимое влияние на страну, что не только способствует научно-техническим инновациям страны, экономическому развитию, социальной стабильности и гармоничному развитию, но также обеспечивает поддержку позиции и влияния страны в международной конкуренции. В статье описано влияние высшего образования для развитых и развивающихся стран. Проанализированы показатель валовой коэффициент охвата высшим образованием, индикаторы инновационного высшего образования в Китае. Результаты исследования показали зависимость внутреннего валового продукта (ВВП) Китая на душу населения от таких факторов, как научно-исследовательский персонал высшего образования, количество научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), проектов высшего образования, расходы на научно-исследовательские проекты высшего образования, количество научных работ, опубликованных в зарубежных периодических изданиях высшего образования, количество научно-исследовательских учреждений высшего образования. Выборка проводилась за 17 лет, в период с 2005 по 2022 г. Из предложенной модели можно сделать вывод, что рост двух факторов, а именно научно-исследовательский персонал высшего образования и количество научных работ, опубликованных в зарубежных периодических изданиях высшего образования, отрицательно влияют на увеличение ВВП на душу населения, а все остальные – положительно.
регрессионный анализ
валовый внутренний продукт
расходы на образование
охват высшим образованием
научные проекты
1. Новиков С.В. Современное состояние и тенденции развития российской системы высшего образования // Экономика, предпринимательство и право. 2023. Т. 13, № 9. С. 3589–3604. DOI: 10.18334/epp.13.9.118723.
2. Федорова Л.А., Бутрова Е.В. Оценка влияния последствий пандемии COVID-19 на систему профессионального образования как основу социального развития человеческого капитала // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 4–1. С. 126–132. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1657 (дата обращения: 04.06.2024).
3. Кушников Е.И., Хаджинов Л.В. Некоторые аспекты оценки влияния образования на экономический рост // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12, № 1. С. 535–550. DOI: 10.18334/vinec.12.1.114061.
4. Индикаторы инновационной деятельности: 2024: статистический сборник / В.В. Власова, Гохберг Л.М., Грачева Г.А. и др. М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. 260 с.
5. Новиков С.В., Плахин А.Е. Исследование влияния сферы высшего образования на выпуск отраслей национальной экономики // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 10–1. С. 112–124.
6. Zhou G., Luo S. Higher Education Input, Technological Innovation, and Economic Growth in China // Sustainability. 2018. № 10. 2615. URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/10/ 8/2615 (дата обращения: 20.06.2024). DOI: 10.3390/su10082615.
7. Zhuang T., Liu B. Sustaining Higher Education Quality by Building an Educational Innovation Ecosystem in China – Policies, Implementations and Effects // Sustainability. 2022. №14. 7568. URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/14/13/7568 (дата обращения: 20.06.2024). DOI: 10.3390/su14137568.
8. Тарасова Т.А. Регрессионный анализ зависимости роста ВВП от факторов инновационной экономики // Концепт. 2017. № 12. С. 143–149. URL: http://e-koncept.ru/2017/ 174025.htm (дата обращения: 22.06.2024).
9. Наука и технологии: официальный сайт / Национальное бюро статистики Китая URL: https://data.stats.gov.cn/english/easyquery.htm?cn=C01 (дата обращения: 20.06.2024).
10. Shi X., Luo Q., Zhang Y. Research on the Efficiency of China’s Higher Education System Based on the Three-Stage DEA Model // Open Journal of Social Sciences. 2024. № 12. Р. 483–497. DOI: 10.4236/jss.2024.125027.
11. Аналитическая информация и факты: официальный сайт / Статистика URL: https://www.statista.com/statistics/1113954/china-tertiary-education-college-university-enrollment-rate/ (дата обращения: 24.06.2024).

Введение

С философской точки зрения человек является не только силой, которая действительно осмысленно владеет природой, но и субъектом материального производства, которое является определяющим фактором социальных производительных сил. Философ движения Просвещения Жан-Жак Руссо также признавал, что природа сформировала физических людей, задача образования – сформировать духовную личность [1]. Это показывает, что экономика страны может определяться материальными ценностями, которые она создает и использует, однако именно представители образования способны создавать духовные ценности, а также структурировать основную рабочую силу для всего производственного процесса. Развитие каждой страны в значительной степени зависит от того, насколько квалифицированными будут человеческие ресурсы, которые в основном накапливаются в результате соответствующей образовательной и профессиональной деятельности, особенно всеобщего охвата высшим образованием [2, 3].

По мнению организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), государственные расходы на образование положительно влияют на экономический рост, особенно в странах с высоким уровнем доходов. Высшее образование положительно влияет на ВВП, но популяризация высшего образования может иметь отрицательный эффект. Распространенность высшего образования объясняет до 10 % роста ВВП, но дальнейшее увеличение доли населения с высшим образованием может привести к переизбытку квалифицированных специалистов на рынке труда [4, 3].

Высшие учебные заведения Китая подготовили большое количество талантливых специалистов высокого уровня, которые играют важную роль в научных исследованиях, образовании, производстве и других областях, способствуя развитию национальной науки и технологических инноваций. При этом высшие учебные заведения сотрудничают с предприятиями и оказывают интеллектуальную поддержку их технологическим инновациям и промышленному развитию [5]. Высокообразованные таланты играют важную роль в международных обменах и сотрудничестве, они представляют имидж и голос страны. Развитие высшего образования в Китае оказывает значимое влияние на страну, что не только способствует научно-техническим инновациям страны, экономическому развитию, социальной стабильности и гармоничному развитию, но также обеспечивает поддержку позиции и влияния страны в международной конкуренции [6, 7].

Цель исследования – установить зависимость экономического роста Китая от различных групп факторов, а именно финансирования научных исследований, с применением метода регрессионного анализа.

Материалы и методы исследования

Установление зависимости экономического роста от различных групп факторов позволяет обозначить ключевые факторы, влияющие на экономический рост страны. Инструментом для установления таких зависимостей является регрессионный анализ [8].

Регрессионный анализ – это простой и статистический метод понимания и количественной оценки взаимосвязи между двумя или более переменными. Сбор данных, предварительная обработка данных и выбор регрессионной модели являются важнейшими этапами регрессионного анализа. Регрессионный анализ можно выполнять с помощью разнообразного программного обеспечения, Microsoft Excel является самым популярным инструментом.

Для выявления зависимости ВВП на душу населения Китая (юани) от следующих факторов:

− научно-исследовательский персонал высшего образования (чел.);

− количество НИОКР проектов высшего образования (ед.);

− расходы на научно-исследовательские проекты высшего образования (100 тыс. юаней);

− количество научных работ, опубликованных в зарубежных периодических изданиях высшего образования;

− количество научно-исследовательских учреждений высшего образования (ед.).

В табл. 1 представлена выборка данных за период с 2005 по 2022 г.

Прежде чем выполнить множественную регрессию, полезно создать диаграмму рассеяния данных, чтобы убедиться, что действительно существует зависимость между показателем ВВП на душу населения и указанными выше факторами. Данные представлены на рис. 1.

По расположению точек на каждом корреляционном поле выдвигаем гипотезу о существовании линейной связи между переменными Xi и Y. На рис. 1 видно, что между переменными существует зависимость, чтобы количественно оценить взаимосвязь между этими переменными, построим регрессионную пятифакторную модель, с помощью которой установим взаимосвязь между ВВП на душу населения и факторами.

Результаты исследования и их обсуждение

Построим модель множественной регрессии (табл. 2), устанавливающую взаимосвязь между ВВП и группой факторов X1, X2, Х3, Х4, Х5.

Из модели множественной регрессии выявили, что государственное финансирование научных исследований оказывает положительное и значительное влияние на экономический рост. Проанализируем динамику и распределение расходов на научно-исследовательские проекты высшего образования, результаты наглядно представлены на рис. 2.

Таблица 1

Индикаторы инновационного высшего образования Китая [9, 10]

Годы

ВВП на душу населения, юани*

Научно- исследовательский персонал высшего образования, чел.

Количество НИОКР проектов высшего образования, ед.

Расходы на научно- исследовательские проекты высшего образования, 100 тыс. юаней

Количество научных работ, опубликованных в зарубежных периодических изданиях высшего образования, ед.

Количество научно-исследовательских учреждений высшего образования, ед.

2005

14368

387000

280327

193450

69857

3936

2006

16738

421000

365294

287020

90722

4154

2007

20494

448000

375425

258240

108727

4502

2008

24100

478000

429096

323230

134058

5159

2009

26180

509000

476708

363500

156750

6082

2010

30808

593600

547717

467000

182247

7833

2011

36277

631700

604107

535340

218301

8630

2012

39771

677800

657027

607270

226097

9225

2013

43497

715100

711010

662700

249637

9842

2014

46912

763000

766731

701800

278599

10632

2015

49922

838800

841520

765640

313698

11732

2016

53783

851800

894279

777220

355483

13062

2017

59592

913600

966780

876990

390235

14971

2018

65534

984300

1076903

988800

459492

16280

2019

70078

1233200

1188769

1153970

542557

18379

2020

71828

1273900

1288633

1202220

595080

19988

2021

81370

1408000

1436251

1343600

683991

22859

2022

85310

1519000

1539845

1441300

797869

24745

*Данные о ВВП на душу населения размещены в текущих ценах.

missing image file

Рис. 1. Влияние факторов на ВВП на душу населения Китая с 2005 по 2022 г.

missing image file

Рис. 2. Расходы на научно-исследовательские проекты высшего образования, 100 тыс. юаней [11]

Таблица 2

Модель множественной регрессии

Регрессионная статистика

Множественный R

0,99791264

R-квадрат

0,99582964

Нормированный R-квадрат

0,99393402

Стандартная ошибка

1668,26388

Наблюдения

17

Дисперсионный анализ

       
 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

5

7310272378

1462054476

525,33225

1,06715E-12

Остаток

11

30614147,99

2783104,362

   

Итого

16

7340886526

     
 

Коэффи-циенты

Стандартная ошибка

t-стати-стика

P-

Значение

Нижние 95 %

Верхние 95 %

Нижние 95,0 %

Верхние 95,0 %

Y-пересечение

-250,391

6924,40

-0,036

0,972

-15490,8

14990,1

-15490,8

14990,1

X1

-0,028

0,020

-1,428

0,181

-0,072

0,015

-0,072

0,015

X2

0,071

0,033

2,134

0,056

-0,002

0,144

-0,002

0,144

Х3

0,026

0,024

1,070

0,307

-0,028

0,080

-0,028

0,080

Х4

-0,053

0,033

-1,608

0,136

-0,125

0,019

-0,125

0,019

Х5

0,958

1,558

0,615

0,551

-2,470

4,386

-2,470

4,386

Уравнение множественной регрессии имеет вид

Yi = -250,391 – 0,028*X1 + 0,071*X2 + 0,026*Х3 – 0,053*Х4 + 0,958*Х5,

где Yi – предсказанный объем ВВП на душу населения в i-м году;

X1 – научно-исследовательский персонал высшего образования (чел.);

X2 – количество НИОКР проектов высшего образования (ед.);

Х3 – расходы на научно-исследовательские проекты высшего образования (100 тыс. юаней);

Х4 – количество научных работ, опубликованных в зарубежных периодических изданиях высшего образования;

Х5 – количество научно-исследовательских учреждений высшего образования (ед.).

Коэффициент R-квадрат показывает, насколько хорошо модель или линия регрессии «соответствует» данным. Он показывает долю дисперсии в зависимой переменной (Y), объясняемую независимой переменной (X). Для построенной модели множественной линейной регрессии коэффициент R2 = 0,99 показывает, что связь между независимыми и зависимыми переменными является статистически значимой.

По данным рис. 2 видно, что расходы на научно-исследовательские проекты высшего образования на одно учреждение за последние три года снижаются на 3–5 % и в 2022 г. составили 5,825 млн юаней. При этом увеличиваются расходы на 100 чел. научно-исследовательского персонала, в 2022 г. они составили 9,488 млн юаней, или 94,88 тыс. юаней на одного человека. Одновременно стоит отметить, что сокращается количество научного персонала в одном учреждении и увеличиваются расходы на один проект.

Заключение

Таким образом, из данной модели можно сделать вывод, что рост двух факторов, а именно научно-исследовательский персонал высшего образования и количество научных работ, опубликованных в зарубежных периодических изданиях высшего образования, отрицательно влияет на увеличение ВВП на душу населения, а все остальные – положительно. Можно предположить, что если увеличить расходы на научно-исследовательские проекты высшего образования на 100 000 тыс. юаней, а остальные факторы останутся неизменными, то ВВП на душу населения увеличится на 6840,054 юаней (или на 8 %) от прошлого года. При этом, если увеличится численность научно-исследовательского персонала на 100 000 чел., примерно на столько увеличилось количество в 2022 г., то рост ВВП на душу населения возрастет только на 4102,3 юаня (или на 4 %). Поэтому можно предложить более вдумчиво относиться к увеличению численности научных работников, следует тщательно делать отбор в пользу качественных талантов.

Высшее образование связано с широким спектром преимуществ как для отдельных лиц, так и для общества, образование способствует повышению производительности и экономическому росту. Человеческий капитал лежит в основе создания инноваций, а более образованная рабочая сила способствует появлению инновационных идей, ведущих к большему количеству и лучшим рабочим местам. Инвестиции в образование дают правительствам позитивную общественную отдачу на каждом уровне образования. Образованные граждане зарабатывают больше, платят более высокие налоги в течение жизни и обходятся своим правительствам дешевле с точки зрения социальных прав и благосостояния. Результаты данного исследования выявили статистически значимую корреляцию между расширением финансирования высшего образования и экономическим ростом Китая в выбранном временном диапазоне.


Библиографическая ссылка

Лэй Хуа, Жутяева С.А. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ФИНАНСИРОВАНИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ КИТАЯ НА ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА // Фундаментальные исследования. – 2024. – № 8. – С. 43-48;
URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43658 (дата обращения: 07.10.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674