CC BY
17
УДК 330 DOI: 10.30914/2411-9687-2018-4-4-95-101
Компонентный анализ демографической ситуации
в образовательной сфере Республики Марий Эл Т. А. Игнашева
Марийский государственный университет, г. Йошкар-Ола
Введение. Статья содержит методические основы анализа демографической ситуации в образовательной деятельности Республики Марий Эл с использованием дедуктивного метода познания, реализация которого осуществляется путем перехода от исходной базы социальных, экономических и демографических индикаторов к агрегатным величинам, позволяющим проанализировать образовательную сферу региона в различных плоскостях: сферах среднего и высшего профессионального образования. Цель: проведение компонентного анализа и моделирования демографических процессов в образовательной сфере Республики Марий Эл. Материалы и методы. Анализ проводился на основе статистических сведений Маристата с использованием факторного анализа методом главных компонент, позволяющим сократить исходное анализируемое признаковое пространство до минимально достаточного количества интегральных показателей, дающих более полную характеристику изучаемых явлений. Результаты исследования, обсуждения. В результате реализации алгоритма метода выделено две главные компоненты: социально-экономический фактор и фактор уровня жизни населения. При моделировании сферы среднего образования на количество учащихся, принятых в средние общеобразовательные учреждения, значимое прямое воздействие оказывает только фактор социально-экономического развития региона, тогда как фактор уровня жизни населения оказывается незначимым. Вытекающие выводы являются логичными и не противоречат правам любых социальных категорий несовершеннолетнего населения на получение среднего образования. Моделирование сферы высшего профессионального образования показывает значимое обратное воздействие на численность абитуриентов, поступивших в вузы региона, обоих факторов, социально-экономического развития и уровня жизни населения, доказывая стремление обеспеченных категорий граждан к поступлению в вузы больших и столичных городов. Заключение. Анализ полученных зависимостей показывает, что для улучшения демографической ситуации в образовательной сфере Республики Марий Эл необходимо и далее придерживаться выбранного курса на повышение престижа обучения в своем регионе: поддержания Марийским государственным университетом статуса опорного вуза республики и обеспечения выпускникам вакантных рабочих мест.
Ключевые слова: демографическая ситуация, образование, средние общеобразовательные учреждения, высшее профессиональное образование, компонентный анализ, интегральные показатели, регрессия.
Component analysis of the demographic situation
in the educational sphere of the Mari El Republic Т. А. Ignasheva
Mari State University, Yoshkar-Ola
Introduction. The article contains methodical bases of the analysis of the demographic situation in the educational activity of the Mari El Republic with the use of the deductive method of knowledge which realization is enabled by transition from a starting base of social, economic and demographic indicators to the aggregate values allowing to analyze the educational sphere of the region in various planes: spheres of secondary and higher vocational education. Purpose: carrying out the component analysis and modeling of demographic processes in the educational sphere of the Mari El Republic. Materials and methods. The analysis was carried out on the basis of statistical data of Maristat with the use of factor analysis method of principal components, allowing to reduce the initial analyzed feature space to the minimum sufficient number of integrated indicators giving a more complete characteristic of the studied phenomena. Results, discussion. As a result of realization of the algorithm of the method, two principal components are identified: the social - economic factor and the standard of living of the population.When modeling the sphere of secondary education on the number of the pupils admitted to secondary educational institutions, only the factor of social and economic development of the region has a significant direct effect, whereas the factor of the standard of living of the population is insignificant. The following conclusions are logical and do not contradict the rights of any social categories of minors to secondary education. Modeling of the sphere of higher education shows a significant reverse effect on the number of applicants enrolled in the region universities, of both factors, social and economic development and the standard of living of the population, proving the aspiration of affluent categories of citizens to enroll in higher education institutions of big and capital cities. Conclusion. The analysis of the obtained dependences shows that in order to improve the demographic situation in the educational sphere of the Mari El Republic it is necessary to adhere to the chosen course to increase the prestige of education in the region: maintaining the status of basic higher education institution of the Republic by the Mari State University and providing the graduates with job opportunities.
Keywords: demographic situation, education, secondary educational institutions, higher education, component analysis, integrated indicators, regression.
© Игнашева Т. А., 2018
Введение
Главное конкурентное преимущество любого региона связано с развитием человеческого потенциала, в частности, с повышением уровня образования населения. Именно в сфере образования на современном этапе находится ключ к обеспечению устойчивого экономического роста регионов в среднесрочной и долгосрочной перспективе [2; 3]. Создание механизмов, обеспечивающих связь развития человеческого потенциала с ростом благосостояния граждан, является первостепенной целью федеральной образовательной политики [12].
Существование в динамично развивающемся мире, характеризующемся беспрецедентным ростом конкуренции и изменением условий производства, ростом потенциальных угроз, но одновременно и возможностей, и инициация его позитивного развития, возможны лишь при обеспечении высоких стандартов образования [10].
Качественно новый уровень развития Республики Марий Эл будет зависеть от роста ее интеллектуального, культурного и нравственного потенциала [6]. Роль образования в этом процессе несомненна. Без высокого качества образования, общей и профессиональной культуры граждан невозможно перевести экономику на интенсивный путь развития, успешно внедрять достижения научно-технического прогресса [11].
При этом возникает противоречие между объективной потребностью в научном осмыслении процесса развития образования региона и отсутствием комплексных исследований, позволяющих на основе современной методологии проводить всесторонний анализ демографической ситуации в образовательной сфере [7]. Таким образом, проблема анализа и моделирования образовательного сектора является актуальной на современном этапе развития Республики Марий Эл.
Цель исследования заключается в проведении компонентного анализа и моделирования демографических процессов в образовательной сфере Республики Марий Эл.
Материалы и методы
На основании статистических данных территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Марий Эл -Маристата сформирована первоначальная база показателей, в значительной степени определяющих состояние демографической ситуации
в образовательном секторе региона. Рассматриваемые в отдельности выявленные показатели оказывают разнонаправленное действие на развитие сферы образования [9]. Для получения конкретных выводов метод компонентного анализа позволяет сформировать интегральные показатели, дающие более отчетливую характеристику процессов в образовательном секторе.
Построение моделей регрессии с использованием выявленных агрегатных величин дает возможность получить обобщенные выводы относительно тенденции развития демографических процессов в образовательной деятельности Республики Марий Эл, наглядно демонстрируя метод дедукции при проведении научных исследований. Результаты, обсуждение
Компонентный анализ факторов, влияющих на изменение числа первоклассников, принятых в общеобразовательные учреждения Республики Марий Эл, проводился на основе следующей базы показателей, показавших наилучшие в содержательном плане результаты:
- количество учащихся, принятых в средние общеобразовательные учреждения, тыс. чел.; х1 - численность населения, тыс. чел.; х2 - расходы регионального бюджета на образование в расчете на душу населения, руб.;
х5 - среднемесячная начисленная заработная плата населения, тыс. руб.;
х4 - величина прожиточного минимума, тыс. руб.;
Х5 - число умерших, тыс. чел.; х6 - число родившихся, тыс. чел.; х7 - естественный прирост населения, тыс. чел.; х8 - численность не занятых трудовой деятельностью граждан, состоящих на учете в службах занятости, тыс. чел.;
х9 - численность безработных, которым назначено пособие по безработице, тыс. чел.;
х10 - потребность предприятий в работниках, заявленная в службы занятости, тыс. чел.;
хи - валовой региональный продукт, млн руб. Реализация алгоритма факторного анализа методом главных компонент показала, что для дальнейшего анализа можно оставить сформированные два фактора, суммарный вклад которых в накопленную дисперсию признакового пространства превышает 70 % и собственные значения которых, согласно критерию Кайзера, больше 1 (табл. 1).
Таблица 1 / Table 1
Характеристики главных компонент / Principal components characteristics
Номер Собственные % пол- Накоплен- % накоп-
фак- значения / ной ные зна- ленной
тора / Eigenvalue диспер- чения / дисперсии/
Factor сии / Cumulative Cumula-
num- % Total Eigenvalue tive %
ber variance
1 6,402 58,198 6,402 58,198
2 2,824 25,675 9,226 83,874
Переменные / Variables Фактор 1 / Factor 1 Фактор 2 / Factor 2
Xi 0,953774 0,234045
Х2 0,431866 -0,804849
X3 0,439739 -0,809264
X4 0,526495 -0,681276
X5 -0,869664 -0,304389
X6 0,471420 0,743451
X7 0,741706 0,576662
Xg 0,904670 -0,132050
X9 0,931598 0,021908
Xio -0,950126 0,057358
Xii -0,846966 0,059557
Собственное значение фактора/ Factor Eigenvalue 6,401833 2,824270
Полная дисперсия / Total variance 0,581985 0,256752
Анализ показателей, вошедших в первую главную компоненту, позволяет дать ей наименование социально-экономического фактора. Рассчитаем ее коэффициент интерпретации:
a?! +a^j +a^j +a8? +a2
K?=
= 86,26 %.
a91
101+alll
Z a2
100 % =
(1)
Анализ матрицы факторных нагрузок позволяет интерпретировать полученные факторы и рассчитать их коэффициенты интерпретации. Элементы матрицы определяют тесноту связи между анализируемыми признаками и выделенными факторами. Существенные значения факторных нагрузок, большие по абсолютной величине, чем 0,7, выделены.
К фактору fi относятся значимые показатели Xi, X5, X7, Xg, Xg, Xio, Xii (табл. 2).
Таблица 2 / Table 2
Матрица факторных нагрузок / Matrix of factor loadings
Полученный результат говорит о том, что значимые показатели объясняют 86,26 % дисперсии социально-экономического фактора.
К фактору/2, характеризующему уровень жизни населения, относятся переменные х2, х3, х6.
Коэффициент интерпретации фактора составляет:
K2 = 65,70 %.
(2)
Значение коэффициента свидетельствует, что выбранные показатели объясняют 65,70 % дисперсии фактора уровня жизни населения.
Таким образом, факторный анализ позволил сократить исходное признаковое пространство до двух интегральных показателей.
Следующим этапом анализа демографических процессов, определяющих развитие образовательной деятельности в Республике Марий Эл, является построение регрессионной модели, характеризующей воздействие полученных агрегатных факторов на количество учащихся, принятых в средние общеобразовательные учреждения.
Реализация алгоритма множественной регрессии позволила получить следующую зависимость:
£=10,36+1,74^ (3)
^критерий: (6,63) (Б = 43,95, R2 = 0,73).
Значение коэффициента детерминации показывает, что регрессия объясняет 73 % дисперсии зависимой переменной у относительно среднего.
Построенная модель показывает, что фактором, оказывающим существенное влияние на численность учащихся, принятых в средние общеобразовательные учреждения, является социально-экономический фактор, как оказывающий первостепенное влияние на демографические процессы населения. Уровень жизни населения, как показал регрессионный анализ,
не оказывает значимого воздействия на численность первоклассников, что является закономерным и не противоречит правам несовершеннолетних граждан в бюджетном получении среднего образования.
Логическим продолжением анализа является моделирование сферы высшего образования Республики Марий Эл и выявление интегральных показателей, определяющих демографическую ситуацию в вузах региона [8].
Компонентный анализ факторов, влияющих на изменение числа первокурсников, принятых в высшие учебные заведения РМЭ, позволил проанализировать следующую базу показателей, показавших наилучшие в содержательном плане результаты:
у2 - количество абитуриентов, поступивших в вузы региона, тыс. чел.;
XI - число вузов в регионе, ед.; х2 - число средних общеобразовательных учреждений в регионе, ед.;
хз - численность студентов высших учебных заведений, тыс. чел.;
х4 - численность населения, тыс. чел.; Х5 - расходы регионального бюджета на образование в расчете на душу населения, руб.;
х6 - среднемесячная начисленная заработная плата населения, тыс. руб.;
х7 - величина прожиточного минимума, тыс. руб.;
х8 - число умерших, тыс. чел.; х9 - число родившихся, тыс. чел.; х10 - естественный прирост населения, тыс. чел.;
хи - численность незанятых трудовой деятельностью граждан, состоящих на учете в службах занятости, тыс. чел.;
х12 - численность безработных, которым назначено пособие по безработице, тыс. чел.;
Х13 - потребность предприятий в работниках, заявленная в службы занятости, тыс. чел.;
Х14 - валовой региональный продукт, млн руб. Последующий анализ определяется выделением двух главных компонент, определяющих более 70 % исходного признакового пространства, с собственными значениями, превышающими 1 (табл. 3).
Исходя из матрицы факторных нагрузок, фактор / определяется значимыми показателями х;,
Х2, Х3, Х4, Х^, Х;о, Хц, Х;2, Х;з, Х14 (табл. 4).
Таблица 3 / Table 3
Характеристики главных компонент / Principal components characteristics
Номер фактора / Factor number Собственные значения/ Eigenvalue % полной дисперсии / % Total variance Накопленные значения / Cumulative Eigenvalue % накопленной дисперсии/ Cumulative %
1 8,822 63,016 8,822 63,016
2 2,691 19,224 11,514 82,240
3 1,239 8,851 12,753 91,091
Таблица 4 / Table 4
Матрица факторных нагрузок / Matrix of factor loadings
Переменные / Variables Фактор 1 / Factor 1 Фактор 2 / Factor 2
Х1 -0,872151 0,308345
Х2 0,840765 0,083080
хз -0,978320 -0,044301
х4 0,973557 -0,199626
Х5 0,461806 0,780154
Хб 0,470677 0,783489
Х7 0,540812 0,621401
Х8 -0,851305 0,251907
Х9 0,315834 -0,755375
Х10 0,709801 -0,540534
Х11 0,915344 0,066791
Х12 0,924415 -0,045598
Х13 -0,947922 -0,054060
Х14 -0,896220 -0,057388
Собственное значение фактора/ Factor Eigenvalue 8,822190 2,691409
Полная дисперсия / Total variance 0,630156 0,192244
Анализ значимых показателей показал, что первую главную компоненту можно назвать социально-экономическим фактором.
Коэффициент интерпретации данного фактора составил:
К1 = 90,63 %. (4)
Данная величина коэффициента свидетельствует о высокой корреляции отобранных показателей с характеризуемым интегральным показателем, что доказывает высокую адекватность проводимого анализа. 90,63% дисперсии первой главной компоненты объясняется показателями со значимыми факторными нагрузками.
Фактор /2, определяющий уровень жизни населения, включает показатели х^, х6, х9.
Информативность второй главной компоненты составляет:
К2 = 66,62 %. (5)
Таким образом, дисперсия второго фактора определяется тремя значимыми показателями на 66,62 %.
На базе сформированных агрегатных величин построим модель количества абитуриентов, поступивших в вузы Республики Марий Эл. Реализация метода регрессионного анализа позволила получить искомую зависимость:
у = 4,31 - 1,26fl (6)
^критерий: (-18,30) (Б = 334,73, R2 = 0,96).
Из построенной модели видно, что социально-экономический фактор оказывает обратное действие на численность первокурсников вузов Республики. Это является закономерным, поскольку улучшение социально-экономических условий и уровня жизни населения в регионе
приводит к росту благосостояния семей, естественным следствием которого является стремление к поступлению в вузы крупных и столичных городов. Наиболее значимое воздействие на количество поступивших в местные вузы абитуриентов оказывает социально-экономический фактор, в свою очередь определяющий действие фактора уровня жизни населения.
Заключение
Компонентный анализ позволяет выявить ведущие тенденции в развитии образования и определить специфические особенности его развития в условиях региона. Построенные интегральные факторы, характеризующие демографические особенности в образовательной деятельности Республики Марий Эл, позволили предложить модели развития сфер среднего и высшего профессионального образования от определяющих их показателей [1]. Таким образом, на количество учащихся, принятых в средние общеобразовательные учреждения, и на численность поступивших в высшие учебные заведения абитуриентов в большей степени сказывает влияние социально-экономический фактор.
Улучшение демографической ситуации в сфере высшего профессионального образования Республики Марий Эл возможно при продолжении принятого курса на повышение престижа получения высшего образования в своем регионе: поддержания Марийским государственным университетом статуса опорного вуза республики и обеспечения вакантных рабочих мест выпускникам [4; 5].
Литература
1. Андрух О. Н., Бугаков И. А. Основные направления по согласованию моделей выпускников общеобразовательных учреждений и учреждений высшего профессионального образования // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2014. Т. 5. № 3. С. 144-147. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_22894319_50279672.pdf (дата обращения: 24.08.2018).
2. Белицкая Е. В., Волик Г. А., Фомина О. И. Современные тенденции развития образования в России и за рубежом // Научное обозрение: гуманитарные исследования. 2016. № 1. С. 63-72. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25667922 (дата обращения: 20.08.2018).
3. Глухова С. М., Тимонин А. Ю., Чернов А. Ю. Статистический анализ отдельных тенденций развития сферы образования Российской Федерации // European Social Science Journal. 2016. № 1. С. 118-125. URL: https://elibrary.ru/ item.asp?id=26746526 (дата обращения: 24.08.2018).
4. Драганчук Л. С., Карпычев А. П. Проблемы государственного регулирования в сфере высшего образования // Постулат. 2017. № 11. С. 28. URL: http://e-postulat.ru/index.php/Postulat/article/view/904/930 (дата обращения: 20.08.2018).
5. Дудырев Ф. Ф., Шабалин А. И. Российское профессиональное образование: новая конфигурация студенческих потоков // Университетское управление: практика и анализ. 2015. № 3. С. 6-20. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24325516 (дата обращения: 22.08.2018).
6. Игнашева Т. А. Проблема развития высшего образования в Республике Марий Эл на примере Марийского филиала Московского открытого социального университета // Материалы научно-практической конференции «Актуальные проблемы образования в условиях его модернизации». М.; Йошкар-Ола: МФ МОСУ, 2002. 507 с. С. 184-191. URL: https://elibrary.ru/ item.asp?id=20413456 (дата обращения: 22.08.2018).
7. Легенчук Д. В. Методологический аспект концепции преемственности среднего профессионального и высшего образования // Мир науки, культуры, образования. 2014. № 6. С. 170-172. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_ 23006068_16368997.pdf (дата обращения: 24.08.2018).
8. Салин В. Н., Ларионова Е. И., Чинаева Т. И. Статистический анализ сферы высшего образования по субъектам Российской Федерации // Транспортное дело России. 2015. № 1-2. С. 52-56. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_ 24239203_49016244.pdf (дата обращения: 23.08.2018).
9. Черкасова Е. Г. Практико-ориентированное обучение в учебных заведениях среднего специального и высшего профессионального образования: сравнительный анализ // Динамика систем, механизмов и машин. 2014. № 5. С. 93-96. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_22538347_23942696.pdf (дата обращения: 24.08.2018).
10. Чумакова Е. А. Оценка современного состояния системы образования в Российской Федерации // Бизнес. Образование. Право. 2014. № 2. С. 261-264. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_21509888_88930947.pdf (дата обращения: 20.08.2018).
11. Шубина С. В. Экономико-статистический анализ системы образования, ее структуры и динамики в РФ за 2008-2016 гг. // Экономика и предпринимательство. 2016. № 7. С. 922-934. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26364492 (дата обращения: 24.08.2018).
12. Ярош Н. Н. Проблемы современного российского образования: взгляд изнутри // Проблемы современной науки и образования. 2018. № 4. С. 81-85. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_32607686_31181313.pdf (дата обращения: 22.08.2018).
References
1. Andruh O. N., Bugakov I. A. Osnovnye napravleniya po soglasovaniyu modeley vypusknikov obshcheobrazovatel'nyh uchrezhdeniy i uchrezhdeniy vysshego professional'nogo obrazovaniya [The main directions in coordination of models of educational institutions graduates and institutions of higher professional education]. IzvestiyaMoskovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta MAMI = News of the MAMI Moscow state technical university, 2014, vol. 4, no. 3, рр. 144-147. Available at: https://elibrary.ru/download/elibrary_22894319_50279672.pdf (accessed 24.08.2018). (In Russ.).
2. Belitskaya E. V., Volik G. A., Fomina O. I. Sovremennye tendentsii razvitiya obrazovaniya v Rossii i za rubezhom [Current trends of education development in Russia and abroad]. Nauchnoe obozrenie: gumanitarnye issledovaniya = Scientific review: humanitarian researches, 2016, no. 1, рр. 63-72. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=25667922 (accessed 20.08.2018). (In Russ.).
3. Gluhova S. M., Timonin A. Yu., Chernov A. Yu. Statisticheskiy analiz otdel'nyh tendentsiy razvitiya sfery obrazovaniya Ros-siyskoy Federatsii [Statistical analysis of separate tendencies of development of the Russian Federation education]. European Social Science Journal, 2016, no. 1, рр. 118-125. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=26746526 (accessed 24.08.2018). (In Russ.).
4. Draganchuk L. S., Karpychev A. P. Problemy gosudarstvennogo regulirovaniya v sfere vysshego obrazovaniya [Problems of state regulation in the sphere of the higher education]. Postulat = Postulate, 2017, no. 11, р. 28. Available at: http://e-postulat.ru/ index.php/Postulat/article/view/904/930 (accessed 20.08.2018). (In Russ.).
5. Dudyrev F. F., Shabalin A. I. Rossiyskoe professional'noe obrazovanie: novaya konfiguratsiya studencheskih potokov [Russian professional education: new configuration of student's streams]. Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz = University management: practice and analysis, 2015, no. 3, рр. 6-20. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=24325516 (accessed 22.08.2018). (In Russ.).
6. Ignasheva T. A. Problema razvitiya vysshego obrazovaniya v Respublike Mariy El na primere Mariyskogo filiala Moskovskogo otkrytogo sotsial'nogo universiteta [A problem of development of the higher education in the Mari El Republic on the example of the Mari branch of the Moscow open social university]. Aktual'nye problemy obrazovaniya v usloviyah ego moderni-zatsii:materialy nauchno-prakticheskoy konferentsii = Current problems of education in the conditions of its modernization: materials of the scientific and practical conference, MF MOSU, Moscow; Yoshkar-Ola, 2002, 507 p., рр. 184-191. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=20413456 (accessed 22.08.2018). (In Russ.).
7. Legenchuk D. V. Metodologicheskiy aspekt kontseptsii preemstvennosti srednego professional'nogo i vysshego obrazovaniya [Methodological aspect of the concept of continuity of secondary professional and higher education]. Mir nauki, kul'tury, obrazovaniya = World of science, culture, education, 2014, no. 6, рр. 170-172. Available at: https://elibrary.ru/download/ elibrary_23006068_16368997.pdf (accessed 24.08.2018). (In Russ.).
8. Salin V. N., Larionova E. I., Chinaeva T. I. Statisticheskiy analiz sfery vysshego obrazovaniya po sub"ektam Rossiyskoy Fed-eratsii [The statistical analysis of the higher education sphere on territorial subjects of the Russian Federation]. Transportnoe delo Rossii = Transport business of Russia, 2015, no. 1-2, рр. 52-56. Available at: https://elibrary.ru/download/elibrary_ 24239203_49016244.pdf (accessed 23.08.2018). (In Russ.).
9. Cherkasova E. G. Praktiko-orientirovannoe obuchenie v uchebnyh zavedeniyah srednego spetsial'nogo i vysshego profession-al'nogo obrazovaniya: sravnitel'nyy analiz [Practice directed training in educational institutions of a secondary special and higher education: comparative analysis]. Dinamika sistem, mekhanizmov i mashin = Dynamics of systems, mechanisms and cars, 2014, no. 5, рр. 93-96. Available at: https://elibrary.ru/download/elibrary_22538347_23942696.pdf (accessed 24.08.2018). (In Russ.).
10. Chumakova E. A. Otsenka sovremennogo sostoyaniya sistemy obrazovaniya v Rossiyskoy Federatsii [Assessment of the current state of an education system in the Russian Federation]. Biznes. Obrazovanie. Pravo = Business. Education. Right, 2014, no. 2, рр. 261-264. Available at: https://elibrary.ru/download/elibrary_21509888_88930947.pdf (accessed 20.08.2018). (In Russ.).
11. Shubina S. V. Ekonomiko-statisticheskiy analiz sistemy obrazovaniya, ee struktury i dinamiki v RF za 2008 -2016 gg. [The economical and statistical analysis of an education system, its structure and dynamics in the Russian Federation for 2008-2016 years]. Ekonomika i predprinimatel'stvo = Economy and business, 2016, no. 7, рр. 922-934. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id= 26364492 (accessed 24.08.2018). (In Russ.).
12. Yarosh N. N. Problemy sovremennogo rossiyskogo obrazovaniya: vzglyad iznutri [Problems of modern Russian education: look from within]. Problemy sovremennoy nauki i obrazovaniya = Problems of modern science and education, 2018, no. 4, рр. 81-85. Available at: https://elibrary.ru/download/elibrary_32607686_31181313.pdf (accessed 22.08.2018). (In Russ.).
Статья поступила в редакцию 30.08.2018 г.; принята к публикации 15.i0.2018 г.
Submitted 30.08.20i8; revised i5.i0.20i8.
Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. Autor have read and approved a final version of the manuscript.
Для цитирования:
Игнашева Т. А. Компонентный анализ демографической ситуации в образовательной сфере Республики Марий Эл // Вестник Марийского государственного университета. Серия «Сельскохозяйственные науки. Экономические науки». 2018. Т. 4. № 4. С. 95-101. DOI: 10.30914/2411-96872018-4-4-95-101
Об авторе
Игнашева Татьяна Андреевна
кандидат экономических наук, доцент, Марийский государственный университет, г. Йошкар-Ола, ORCГО: 0000-0002-9667-5058, [email protected]
Citation for an article:
Ignasheva T. A. Component analysis of the demographic situation in the educational sphere of the Mari El Republic. Vestnik of the Mari State University. Chapter "Agriculture. Economics". 2018. vol. 4, no. 4, pp. 95-101. DOI: 10.30914/2411-9687-2018-4-495-101 (In Russ.).
About the author Tatyana A. Ignasheva
Ph. D. (Economics), Associate Professor, Mari State University, Yoshkar-Ola, ORCID: 0000-0002-96675058, [email protected]
УДК 336.1 DOI: 10.30914/2411-9687-2018-4-4-102-108
Привлечение инвестиций в экономику региона
как фактор повышения финансово-бюджетной устойчивости субъекта РФ
М. В. Казаковцева
Марийский государственный университет, г. Йошкар-Ола
Введение. На состояние финансовой устойчивости бюджета субъектов РФ значительное влияние оказывают факторы, определяющие экономическое развитие субъекта. В условиях недостаточности бюджетных средств именно рост экономической активности в субъекте может положительно повлиять на повышение налогового потенциала. Основой этого роста должна стать активная инвестиционная политика органов государственной власти субъектов РФ, в том числе по привлечению иностранного капитала в экономику субъекта. Цель исследования - проанализировать инвестиционную привлекательность субъектов РФ и выявить мероприятия, способствующие привлечению инвестиций в субъекты РФ. Материалы и методы. Инвестиционная привлекательность субъекта РФ складывается из многих факторов. Каждый фактор характеризует группа показателей. В рейтинге Национального рейтингового агентства рассматриваются семь факторов региональной инвестиционной привлекательности. В работе приведена оценка инвестиционной привлекательности и раскрыты мероприятия, направленные на возможности привлечения инвестиций в субъекты РФ, способствующие установлению международного сотрудничества, развитию необходимой инфраструктуры и мероприятия по повышению качества инвестиционного климата в субъекте РФ. Результаты исследования, обсуждения. В целях обеспечения роста финансово-бюджетной устойчивости субъекта РФ автором рассмотрены мероприятия по повышению качества инвестиционного климата в субъекте РФ, привлечению российских и иностранных инвестиций в субъекты РФ, рассмотрены возможные формы сотрудничества с иностранными инвесторами. Заключение. Предложенные мероприятия по росту инвестиционного потенциала субъектов РФ и привлечения в экономику субъектов РФ иностранных инвестиций должны стать основой для развития долгосрочного стратегического потенциала субъекта РФ. Органы государственной власти своими действиями должны стимулировать приход новых инвесторов, развивать конкуренцию и формировать такой контингент налогоплательщиков, который позволил бы обеспечивать бюджетные доходы, достаточные для экономического развития субъекта РФ.
Ключевые слова: иностранные инвестиции, инвестиционный потенциал субъекта РФ, государственные инвестиции, финансово-бюджетная устойчивость субъекта РФ.
Благодарности: исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Республики Марий Эл области в рамках научного проекта № 17-12-12014.
Attracting investment to the region's economy as a factor of increasing the financial and budgetary stability of the subject of the Russian Federation
M. V. Kazakovtseva
Mari State University, Yoshkar-Ola
Introduction. The state of financial stability of the budget of the subjects of the Russian Federation is significantly influenced by factors determining the economic development of the subject. In the conditions of insufficiency of budgetary funds it is the growth of economic activity in the subject that can positively influence the increase in tax capacity. The active investment policy of public authorities of the territorial subjects of the Russian Federation, including the attraction of foreign capital to economy of the subject has to become a basis of this growth. The objective of the research is to analyze the investment attractiveness of the RF regions and to reveal activities that contribute to attracting investment to the regions of Russia. Materials and methods. The investment attractiveness of the region consists of several factors. Each factor is characterized by a group of indicators. In the rating of the National Rating Agency seven factors of regional investment attractiveness are considered. The work presents an assessment of investment attractiveness and discloses activities aimed at attracting investment to the subjects of the Rus sian Federation, contributing to the establishment of international cooperation, the development of the necessary infrastructure and measures to improve the quality of the investment climate in the subject of the Russian Federation. Study results, discussion. In order to ensure the growth of financial and budgetary stability of the subject of the Russian Federation, the author considers measures to improve the quality of the investment climate in the subjects of the Russian Federation, to attract Russian and foreign investment to the subjects of the Russian Federation, considered possible forms of cooperation with foreign investors. Conclusion. The proposed measures of increasing the investment potential of the subjects of the Russian Federation and to attract foreign investments to the economy of the subjects of the Russian Federation should become the basis for the development of long-term strategic potential of the subjects of the Russian Federation. The state authorities by their actions should stimulate the emergence of new investors, develop competition and form such a contingent of taxpayers that would allow providing budget revenues sufficient for the economic development of the subject of the Russian Federation.
© Казаковцева М. В., 2018
