CC BY
552. СТАТЬИ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ
УДК 519.237.5
АНАЛИЗ РОСТА УРОВНЯ ОБРАЗОВАНИЯ И ИНДЕКСА ИННОВАЦИЙ КАК ОСНОВОПОЛАГАЮЩИЙ ФАКТОР РОСТА ИНДЕКСА ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Автухов А.М.
Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия E-mail: Avtukhov2@mail.ru
Глазунова В. С.
Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия E-mail: glazunova.viktoria2015@yandex.ru Орлова И.В., профессор - научный руководитель
Аннотация. В данной статье рассмотрена проблема определения степени влияния различных факторов (уровня образования, средней продолжительности жизни и т. д.) на Индекс человеческого развития (ИЧР), рассчитываемый Организацией объединённых наций (ООН). Сформирована эконометрическая модель, исключены незначимые факторы. Были проанализированы: качество модели на основе средней ошибки аппроксимации, доверительные интервалы. Модель признана адекватной. В ходе исследования основными факторами были признаны уровень образования, продолжительность жизни и уровень внедрения инноваций.
Ключевые слова: эконометрическая модель, индекс человеческого развития, уровень жизни, уровень образования, продолжительность жизни, индекс гендерного разрыва, индекс развития информационно-коммуникационных технологий, уровень социального развития и индекс инноваций.
ANALYSIS OF GROWYH OF EDUCATION LEVEL AND THE INNOVATION INDEX AS THE FUNDAMENTAL FACTORS FOR THE
GROWTH OF HDI
Avtukhov A.M.
Financial university under the Government of the Russian Federation, Moscow
E-mail: Avtukhov2@mail.ru
Glazunova V.S.
Financial university under the Government of the Russian Federation, Moscow E-mail: glazunova.viktoria2015@yandex.ru
Abstract. This article discusses the problem of determining the degree of influence of various factors (level of education, life expectancy, etc.) on the Human Development Index (HDI), calculated by the United Nations Organization. An econometric model has been formed, insignificant factors are excluded. Were analyzed: the quality of the model based on the average approximation error, confidence intervals. The model is recognized as adequate. During the study, the main factors were found to be the level of education, life expectancy and the level of innovation.
Key words: econometric model, human development index, standard of living, level of education, life expectancy, gender gap index, information and communication technology development index, social development and innovation index.
Индекс человеческого развития (ИЧР) является комбинированным показателем, который характеризует развитие людей в странах и регионах мира.
Показатель рассчитывается ежегодно экспертами Программы развития Организации Объединенных Наций (ПРООН) и независимыми экспертами на основании данных, предоставляемых национальными институтами и международными организациями.
В современных условиях развития цифровой экономики каждая страна стремится к разработке и внедрению новых технологий, способных повысить конкурентоспособность государства на международной арене. Для развития цифровизации необходимо использование новых технологий, разработкой и внедрением которых должны заниматься высококвалифицированные специалисты.
В условиях цифровой экономики наиболее востребованными являются специалисты, которые не только способны быстро приспосабливаться к постоянно меняющимся условиям, но и обладают хорошими знаниями в разных сферах. Поэтому государства заинтересованы в повышении уровня образованности населения, квалификации работников, профессиональной компетенции и вкладывают в это большие средства. Многие страны создают необходимые условия для того, чтобы специалисты могли реализовать свой потенциал и стимулирует граждан получать хорошее образование, развивать
профессиональные навыки, заниматься научной деятельностью и созданием чего-либо нового.
Однако, человеческое развитие состоит не только в уровне подготовки специалистов. Человеческое развитие состоит в максимизации социальной справедливости и повышении доступности социальных благ. Это предполагает не только расширение возможностей, но и расширение опций выбора - вести здоровую, продуктивную и безопасную жизнь, - а также обеспечить, чтобы эти выборы не ставили под угрозу и не ограничивали возможности, доступные будущим поколениям. Внимание к
людям имеет значение для измерения прогресса и формулирования политики. Это требует более широкого анализа и пересмотра доступных инструментов политики. Измерение и политика неразрывно связаны, поскольку «то, что мы измеряем, влияет на то, что мы делаем; и, если наши измерения ошибочны, решения могут быть искажены».
С 1990 года индекс развития человеческого потенциала (ИЧР) является одним из важнейших показателей прогресса - сводным показателем продолжительности жизни, количества лет обучения и доходов.
Таким образом, каждое государство стремится повышать индекс человеческого развития, так как на основании данного показателя можно говорить об уровне развития человеческого прогресса в отдельно взятой стране, а также о распределении благ и потенциальной возможности получать блага среди широких масс населения страны.
Целью данной работы является подтверждение гипотезы о том, что наибольшее влияние оказывают уровень образования и индекс инноваций, или же выявление фактора, оказывающего наиболее сильное влияние на индекс человеческого развития, в случае опровержения гипотезы.
В качестве рассматриваемых факторов возьмем уровень образования (Х1), продолжительность жизни (Х2), индекс гендерного разрыва (Х3), индекс развития информационно-коммуникационных технологий (Х4), уровень социального развития (Х5) и индекс инноваций (Х6).
Данные факторы интересны нам по следующим причинам. Продолжительность жизни принимается во внимание, так как данный фактор единым числом выражает интенсивность смертности населения региона в данный календарный год, т.е. характеризует долголетие гипотетического новорожденного, который проживет всю жизнь в условиях данной интенсивности смертности. Данный фактор также отражает уровень медицины и здравоохранения.
Индекс тендерного разрыва и уровень социального развития важны, так как они отражают уровень удовлетворения базовых потребностей в данном регионе, а также уровень дискриминации по гендерному признаку и удовлетворение тендерных норм.
Индекс развития информационно -коммуникационных технологий и индекс инноваций важны для исследования, так как они отражают уровень научно-технического прогресса, а также распространённость его плодов, однако ключевым показателем на наш взгляд является уровень образования. Один из аргументов в пользу данной позиции уже был упомянут нами ранее (необходимость в высококачественном образовании для наращивания и развития производства), однако он не является основным. Мы считаем, что уровень образования является ключевым фактором, так как образование в современности является одним из немногих кросс-культурных социальных лифтов, которым могут пользоваться широкие массы, и распространение которого среди обделённой части человечества
уже стало одной из основных задач поддерживающей внешней политики многих развитых стран (недаром предоставление доступа к образованию стало одной из целей устойчивого развития).
В данной работе мы будем рассматривать 48 стран с очень высоким уровнем человеческого развития на основании данных, опубликованных в «Докладе о человеческом развитии» за 2016 год. Статистическая выборка данных была сформирована из открытых баз данных Всемирного банка. В качестве регрессоров модели использованы уровень образования (Х1), продолжительность жизни (Х2), индекс гендерного разрыва (Х3), индекс развития информационно-коммуникационных технологий (Х4), уровень социального развития (Х5) и индекс инноваций (Х6). Спецификация модели: Y = 0,1811 + 0,204Х1 + 0,005Х2 - 0,038Х3 + 0,012Х4 + 0,0004Х5 + 0,001Х6
Оценим тесноту связи индекса человеческого развития с каждым фактором с помощью корреляционной матрицы.
Таблица 1. Корреляционная матрица
У Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
У 1,000
Х1 0,665 1,000
Х2 0,772 0,262 1,000
Х3 0,522 0,622 0,319 1,000
Х4 0,841 0,536 0,647 0,468 1,000
Х5 0,716 0,593 0,587 0,657 0,566 1,000
Х6 0,854 0,590 0,625 0,518 0,869 0,680 1,000
Наиболее тесную связь с индексом человеческого развития имеют индекс инноваций (гух6=0,854) и индекс развития информационно-коммуникационных технологий (^4=0,841).
Рассмотрев влияние уровня образования, продолжительности жизни, индекса гендерного разрыва, индекса развития информационно-коммуникационных технологий, индекса социального развития и индекса инноваций на
индекс человеческого развития с помощью функции Excel Регрессия можно сделать вывод о том, что ИЧР имеет прямую связь со всеми факторами, кроме индекса гендерного разрыва.
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показал, что факторы Х4 и Х6 тесно связаны между собой (rX4X6=0,869), что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности. При исключении одной из этих двух переменных
следует оставить Х6 (индекс инноваций), так как у него теснее связь с У (ИЧР).
Рассчитаем значения VIF по всем переменным через метод дополнительных регрессий и через матрицу коэффициентов парной корреляции: VIF 1 = 2,151, VIF 2 = 2,227, VIF 3 = 2,091, VIF 4 = 4,725, VIF 5 = 3,015, VIF 6 = 5,306.
Таким образом, мы получили все значения VIF <10, поэтому наличие
мультиколлинеарности по данному тесту не подтвердилось, но при этом наибольшие значения у переменных Х6 (VIF6 = 5,306) и Х4 (VIF6 = 4,725), т.е. такие же, какие были получены при оценке корреляционной матрицы. (Оставляем 4ех факторную модель)
Оценивая параметры модели регрессии, проведем метод пошаговой регрессии (метод исключения переменных) в Gretl.
Таблица 2. Оценка
На первом шаге исключаем Х5, так как у него наибольшее р-значение=0,445, на втором шаге Х3, так как у него получилось наибольшее р-значение=0,611 после исключения Х5. Получаем новое уравнение регрессии: У= 0,169+0,201X1+0,005X2+0,011X4+0,001X6
При наличии мультиколлинеарности переменных по коэффициентам регрессии нельзя судить о влиянии этих переменных на функцию. Анализ мультиколлинеарности, выполненный средствами пакета Gretl, показал отсутствие мультиколлинеарности.
Точность модели оценим с помощью средней относительной ошибки аппроксимации.
Полученная ошибка аппроксимации Еотн = 1,08% < 7%, что свидетельствует о высокой точности модели. F-тест для оценки значимости модели показал, что регрессия в целом статистически значима. значимости факторов
пртная о t-статистина Р-Значение Нижние9596 Верхние 9596 Нижние 33,096 Верхние 99,096 Нижние 90,096 Верхние 90,096
V-пересеч 3,169309719 0,06509 2,60107703 0,012691696 0,033033373 0,300530565 -0,03612029 0,344739723 0,0593352 0,273734233
XI 0,201491705 0,04065 4,952632613 1.131366-05 0,113445033 0,233533322 0,091344325 0,311133535 0,133099432 0,269333973
Х2 0,005075352 0,00052 6,163635531 2,112946437 0,00341507 0,006736574 0,002356397 0,007295246 0,003691455 0,006460133
M 0,011163664 0,00563 1,966724213 0,055690012 -0,000233632 0,022610959 -0,004134472 0,026461799 0,001621447 0,02070533
У6 0.031043003 0,00047 2,234363623 0,030674343 0,000102303 0,001333693 -0.000215321 0,002311323 0,000253632 0,001336314
ДрБерител ьн и & и нтвва/1 ы У, Доверительные интевалыХ1, Х2 Доверительные- интевалы У, XI,
Р-1начг н ие у XI,XZ,Х4,Х6<0,1,тр естьати параметрызначимы XI, Х2, Кб не с сдержат 0, не содержат 0, прэтрмурни Х2., Х4, X & н е содержат 0,
при степени значимости 1%. поэтому они значимы на 5% значимы на 1%урозне. В Gretl поэтому он и значимы на 10%
уровне. В Gretl ** уровне. В Gretl ".
Проверку выполнения второй предпосылки МНК выполнили с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Бреуша-Пагана гипотеза Н0 о наличии гомоскедастичности принимается, т.е. гетероскедастичность отсутствует.
Перейдем к следующему этапу - оценим степень влияния факторов на зависимую переменную с помощью коэффициентов эластичности, в- и Д-коэффициентов. Данные коэффициенты рассчитываются по следующим формулам:
X;
Л S ■ В-
Э = h—- R- = h—- Л = г — Э DJ у - Р] s ' Л y>xj R2
Перечисленные коэффициенты позволяют упорядочить факторы по степени влияния факторов на эндогенную переменную. Однако коэффициенты эластичности, бета-
коэффициенты, как и коэффициенты регрессии
могут интерпретироваться только при условии, что остальные переменные в модели регрессии неизменны, когда изменение одной переменной не приводит к изменению других переменных. Так как мультиколлинеарность отсутствует, то данные коэффициенты учитываются данным образом.
По результатам проведенных расчетов нами были получены следующие значения коэффициентов для факторов уравнения регрессии (табл.3).
Таблица 3. Коэффициенты степени влияния
Э Р Л
Х1 0,1936 0,3111 0,2303
Х2 0,4357 0,3894 0,3346
Х4 0,1075 0,2233 0,2092
Х6 0,0538 0,2162 0,2055
Коэффициент эластичности показывает, что при увеличении уровня образования на 1%, ИЧР увеличится на 0,193%. При увеличении средней продолжительности жизни на 1%, ИЧР увеличится на 0,43%. При увеличении индекса гендерного разрыва на 1%, ИЧР уменьшится на 0,031%. При увеличении ИРТКТ на 1%, ИЧР увеличится на 0,1%. При увеличении уровня соц. развития на 1%, ИЧР увеличится на 0,035%.
Наибольшее влияние на ИЧР оказывает средняя продолжительность жизни, а наименьшее - индекс гендерного разрыва.
Дельта оценивает долю влияния каждого фактора на Y в суммарном влиянии всех факторов.
1
0,75 -
1 3 5 7 9 1^13^5 17 19^21 23 2^27 2с9_31 33 35 37 39 41 43 45 47
Рисунок 1. Диаграмма доверительных интервалов
Таблица 4. Список стран, ранжированный по
остаткам
Наблюдение Остатки
Норвегия 1 0,032126666
Саудовская Аравия 38 0,031543488
Катар 34 0,028313608
Российская Федерация 47 -0,003347392
Хорватия 45 -0,018204733
Мальта 33 -0,019569183
Корея (Республика) 18 -0,020618312
Вывод: после построения доверительного интервала по каждому наблюдению можно сделать вывод о том, что завышен индекс человеческого развития у Норвегии, Катара и Саудовской Аравии. Стран с заниженным значением индекса человеческого развития не выявлено. Существует классификация ООН по уровню ИЧР: очень высокий, высокий, средний, низкий. Проанализированные нами страны относятся к странам с очень высокими и высокими показателями. Для стран с такими показателями характерная развитая экономика, высокий ВВП, высокий уровень гражданских свобод и научно-технического прогресса, однако встречаются и исключения.
Как подтверждение итогов данного анализа, можно сделать вывод о том, что наиболее
значимыми являются следующие факторы: уровень образования (Х1), продолжительность жизни (Х2) и индекс инноваций (Х6). Среди данных факторов наиболее значимым является Х2. Доля влияния данного фактора на ИЧР в суммарном влиянии составляет около 40%, вызывая увеличение ИЧР на 44%.
Полученные нами данные могут быть интерпретированы следующим образом: основными факторами, влияющими на ИЧР (а значит и на уровень жизни населения) являются уровень образования, продолжительность жизни и уровень внедрения инноваций. Данные факторы оказывают основное влияние на ИЧР в странах с высоким уровнем, и должны быть учтены и максимизированы странами-аутсайдерами в первую очередь.
Список литературы
1. Организация Объединённых Наций // Доклад об Индексе Человеческого развития, 2016 //
http://hdr.undp.org/sites/default/files/HDR2016_RU _Overview_Web.pdf
2. Программа развития Организации Объединённых Наций // Рейтинг стран по уровню образования, 2016 // https://gtmarket.ru/ratings/education-
index/ education-index-info
3. Программа развития Организации Объединённых Наций // Рейтинг стран по продолжительности жизни, 2016 // https://gtmarket.ru/ratings/life-expectancy-index/life-expectancy-index-info
4. Программа развития Организации Объединённых Наций // Рейтинг стран по индексу тендерного разрыва, 2016 // https://gtmarket.ru/ratings/global-gender-gap-index/info
5. Программа развития Организации Объединённых Наций // Рейтинг стран по индексу развития ИКТ, 2016 // https://gtmarket.ru/ratings/ict-development-index/ict-development-index-info
6. Программа развития Организации Объединённых Наций // Рейтинг стран по индексу социального развития, 2016 // https://gtmarket.ru/research/social-progress-index/info
7. Программа развития Организации Объединённых Наций // Рейтинг стран по индексу инноваций, 2016 // https://gtmarket.ru/ratings/global-innovation-index/info
8. Орлова И.В. Подход к решению проблемы мультиколлинеарности при анализе влияния факторов на результирующую переменную в
моделях регрессии. // Фундаментальные исследования — 2018. — № 3. С. 58—63.
9. Орлова И.В. Ранжирование факторов по степени их влияния на результирующую переменную в моделях регрессии // Управленческие науки в современном мире. 2018. Т. 1. № 1. С. 287-290.
10. Орлова И.В. Подход к решению проблемы мультиколлинеарности при анализе влияния факторов на результирующую переменную в моделях регрессии. // Фундаментальные исследования — 2018. — № 3. С. 58—63.
11. Богомолов А.И., Невежин В.П. Влияние
расходов на образование на экономический рост
российской федерации // Хроноэкономика.
2018. № 1 (9). С. 17-22.
12. Богомолов А.И., Васильев А. Эконометрическая модель зависимости числа зарегистрированных преступлений от доли населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума.. Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. Т. 2. № 8. С. 69-74.
13. Богомолов А.И., Невежин В.П. Виртуальная экономика против цифровой. Экономика и управление: теория и практика.
2018. Т. 4. № 1. С. 92-97.
14. Дробот ГА. ЛИДЕРСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ РОССИИ В ГЛОБАЛЬНОЙ ПОЛИТИКЕ . Вестник Московского университета. Серия 27: Глобалистика и геополитика. 2018. № 2. С. 28-40
15.Малков С.Ю., Слинько Е.В., Билюга С.Э., Тимофеева М.С. ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МЕЖСТРАНОВЫХ ОТЛИЧИЙ ЦЕННОСТНЫХ УСТАНОВОК / Вестник Московского университета. Серия 27: Глобалистика и геополитика. 2018. №
= V V
