Научная статья на тему 'Влияние расходов на образование на экономический рост: эмпирическая оценка'

Влияние расходов на образование на экономический рост: эмпирическая оценка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
160
32
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Экономика промышленности
Область наук
Ключевые слова
іНДУСТРіЯ 4.0 / СМАРТ-ПРОМИСЛОВіСТЬ / STEM-ПЕРСОНАЛ / ВИСОКОКВАЛіФіКОВАНИЙ ПЕРСОНАЛ / ВИЩА ОСВіТА / ВИТРАТИ НА ВИЩУ ОСВіТУ / ЛЮДСЬКИЙ КАПіТАЛ / ЕКОНОМіЧНЕ ЗРОСТАННЯ / ВВП / INDUSTRY 4.0 / SMART INDUSTRY / STEM STAFF / HIGHLY QUALIFIED STAFF / HIGHER EDUCATION / HIGHER EDUCATION EXPENDITURE / HUMAN CAPITAL / ECONOMIC GROWTH / GDP / ИНДУСТРИЯ 4.0 / СМАРТ-ПРОМЫШЛЕННОСТЬ / ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫЙ ПЕРСОНАЛ / ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ / РАСХОДЫ НА ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ / ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ / ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Чекина Виктория Денисовна, Воргач Елена Анатольевна

В статье выполнены анализ и оценка зависимости повышения уровня квалификации населения от объема расходов на высшее образование в Украине и отдельных зарубежных странах, а также обосновано влияние высшего образования на экономический рост.Установлено, что в Украине доля населения с высшим образованием, отражаемая в официальной статистике, ежегодно растёт. При этом за 2015-2019 гг. общие расходы на высшее образование в реальном исчислении снизились почти на 50%, причём в большей степени - со стороны государства, что повлекло за собой сокращение количества как учреждений, так и преподавателей высшей школы. На этом фоне всё еще наблюдается определённый инерционный рост доли высококвалифицированного персонала. Такая ситуация явно противоречит экономической теории и практике многих европейских стран, где в связи с Четвёртой промышленной революцией весьма актуальным признано увеличение финансирования высшего образования для решения проблемы дефицита STEM-персонала.Результаты анализа влияния финансирования высшего образования на рост ВВП в ряде зарубежных стран показали общую тенденцию, при которой бóльшим расходам на образование соответствует более высокий уровень квалификации людей и бóльшие объемы ВВП. Однако сильно выраженной зависимости квалификации населения от расходов наобразование и ВВП от квалификации при межгосударственных сравнениях не установлено, что объясняется историческими особенностями развития отдельных экономик, спецификой национальных рынков труда и др. Этот вывод подтверждается статистическим анализом по отдельным странам-членам ЕС, в том числе имевших в прошлом плановую экономику (Польша, Эстония, Чехия, Словакия, Латвия, Литва, Словения). Во многих из них выявлены сильные линейные зависимости уровня квалификации населения от расходов на высшее образование и роста ВВП от уровня квалификации персонала.С учетом необходимости ускоренного развития национальной промышленности на инновационной основе предлагается пересмотреть подходы к государственному финансированию высшего образования в Украине и стимулированию развития частного финансирования во избежание необратимого ухудшения качества человеческого капитала.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Чекина Виктория Денисовна, Воргач Елена Анатольевна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THE IMPACT OF EDUCATION EXPENDITURES ON ECONOMIC GROWTH: EMPIRICAL ESTIMATION

The article analyzes and evaluates the dependence of population qualifications upgrading on the amount of higher education expenditure in Ukraine and certain foreign countries, and the impact of higher education on the economic growth is also grounded.It is determined that the share of the population with higher education in Ukraine which is reflected in official statistics is growing every year. At the same time, over the past 5 years (2015- 2019) the total cost on higher education in real terms were decreased by almost 50%, and to a greater extent it was made by the state, resulting in a reduction in the number of institutions and teachers of higher education. Against this background, a certain inertial increase in the share of highly qualified staff is still observed. This situation clearly contradicts the economic theory and practice of many European countries, where in connection with the Fourth Industrial Revolution the increase in financing of higher education in order to solve the problem of the shortage of STEM- specialists is recognized as highly relevant...The article analyzes and evaluates the dependence of population qualifications upgrading on the amount of higher education expenditure in Ukraine and certain foreign countries, and the impact of higher education on the economic growth is also grounded.It is determined that the share of the population with higher education in Ukraine which is reflected in official statistics is growing every year. At the same time, over the past 5 years (2015- 2019) the total cost on higher education in real terms were decreased by almost 50%, and to a greater extent it was made by the state, resulting in a reduction in the number of institutions and teachers of higher education. Against this background, a certain inertial increase in the share of highly qualified staff is still observed. This situation clearly contradicts the economic theory and practice of many European countries, where in connection with the Fourth Industrial Revolution the increase in financing of higher education in order to solve the problem of the shortage of STEM- specialists is recognized as highly relevant.The analysis results of the impact of higher education financing on GDP growth in a number of foreign countries showed that there is a general trend with the higher expenditure on education corresponds to higher population qualification and larger size of GDP. However, no strong dependence of the populations' skills upgrading on education expenditure and no strongdependence of GDP growth on the population qualification upgrading in interstate comparisons has been established which is explained by the historical features of the development of individual economies, the specifics of national labour markets, etc. This conclusion is also confirmed by statistical analysis of individual EU member states, including those that had a planned economy in the past (Poland, Estonia, Czech Republic, Slovakia, Latvia, Lithuania, Slovenia). In many of them strong linear relationships were found between the population qualification level and higher education expenditures, and between GDP growth and the population qualification level.On the basis of the analysis, taking into account the need for the accelerated development of national industry on an innovative basis, it is proposed to reconsider approaches to public financing of higher education in Ukraine and to stimulating the development of private financing in order to avoid irreversible deterioration in the quality of human capital.

Текст научной работы на тему «Влияние расходов на образование на экономический рост: эмпирическая оценка»

СОЦ1АЛЬНО-ЕКОНОМ1ЧШ ПРОБЛЕМИ РОЗВИТКУ ПРОМИСЛОВОСТ1

УДК 330.35:331.1:37

http://doi.org/10.15407/econindustry 2020.03.096 Вiкторiя Денис1вна Чекша,

канд. екон. наук, старший науковий ствробтник E-mail: vdchekina@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-2118-901X; Олена Анатолй'вна Воргач,

астрант

1нститут eKOHOMiKH промисловостi НАН Украши вул. Mapii Каптст, 2, м. Ки1в, 03057, Украша E-mail: vorgach.lena@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-3686-4858

ВПЛИВ ВИТРАТ НА ОСВ1ТУ НА ЕКОНОМ1ЧНЕ ЗРОСТАННЯ:

ЕМП1РИЧНА ОЦ1НКА

У статт здiйснено aHani3 та оцiнку залежностi пiдвищення piBra квалiфiкацii насе-лення вiд обсягу витрат на вищу ocBiTy в Укрш'ш та зapубiжних кpaiнaх, а також обгрунто-вано вплив вищо1' освiти на економiчне зростання.

Встановлено, що частка населення з вищою освiтою в Укpaiнi, яка вщображаеться в офiцiйнiй стaтистицi, щоpiчно зростае. Протягом 2015-2019 рр. зaгaльнi витрати на вищу осв^ в реальному обчисленш знизилися майже на 50%, причому бiльшою мipою - з боку держави, що спричинило скорочення кiлькостi як установ, так i виклaдaчiв вищоi школи. На цьому тлi все ще спостеpiгaeться певне шерцшне зростання частки висококвaлiфiковa-ного персоналу. Така ситуащя суперечить економiчнiй теоpii та пpaктицi багатьох европей-ських кpaiн, де у зв'язку з Четвертою промисловою pеволюцiею вельми актуальним визна-но збiльшення фшансування вищо1' освiти для виpiшення проблеми дефщиту STEM-персоналу.

Результати aнaлiзy впливу фшансування вищо1' освiти на зростання ВВП у зapyбiж-них крашах свiдчaть про загальну тенденцiю, згщно з якою бiльшим витратам на осв^ вiдповiдaе вищий piвень квaлiфiкaцii людей i бiльшi обсяги ВВП. Однак сильно виражено1' зaлежностi piвня квaлiфiкaцii населення вiд витрат на осв^ та ВВП вiд piвня квaлiфiкaцii при мiждеpжaвних поpiвняннях не встановлено, що пояснюеться iстоpичними особливос-тями розвитку окремих економiк, специфжою нaцiонaльних pинкiв пpaцi тощо. Цей висно-вок пiдтвеpджyеться статистичним aнaлiзом по окремих крашах-членах GC, у тому чи^ по тих крашах, яю в минулому мали планову економ^ (Польща, Естонiя, Чехiя, Словач-чина, Лaтвiя, Литва, Словенiя). У багатьох iз них виявлено сильш лiнiйнi зaлежностi piвня квaлiфiкaцii населення вщ витрат на вищу осв^ та зростання ВВП вiд piвня квaлiфiкaцii персоналу.

З урахуванням необхiдностi прискореного розвитку нащонально1' пpомисловостi на шновацшнш основi пропонуеться переглянути пiдходи до державного фшансування вищо1' освiти в Укрш'ш та стимулювання розвитку приватного фшансування, щоб уникнути не-зворотного попршення якостi людського кaпiтaлy.

Ключовi слова: Iндyстpiя 4.0, смарт-промисловшть, STEM-персонал, висококваль фiковaний персонал, вища освiтa, витрати на вищу осв^, людський кaпiтaл, економiчне зростання, ВВП.

JEL: H24, H52, I25, O15

© В. Д. Чешна, О. А. Воргач, 2020

-Економжа npoMurnoeocmi Economy of Industry-

96 ISSN 1562-109X Econ. promisl.

2020, № 3 (91)

Ключовим елементом Четверто1 про-мислово1 революци е "розумна" (смарт) промисловiсть, вщома також як Iндустрiя 4.0, заснована на впровадженш у виробни-цтво цифрових та шших проривних технологи, якi пiдвищують вимоги до рiвня ква-лiфiкацil людей, що полягають у володiннi глибокими спещальними знаннями, циф-ровими навичками та ш. У зв'язку з цим посилюеться значення STEM-персоналу (вiд англ. Science, Technology, Engineering and Mathematics - наука, технолопя, шже-нерiя, математика), здатного не тiльки пра-цювати з високотехнологiчним обладнан-ням, але i виконувати активну роль у про-цесах управлiння виробництвом: аналiзу-вати великi данi, прогнозувати змiни в ро-ботi машин, приймати рiшення в режимi реального часу тощо (Benesovaa, Tupa, 2017, с. 2196). Крiм освiти та професшних цифрових навичок також важлива здат-нiсть працюючих освоювати новi квалiфi-каци, комунiкувати, постiйно адаптуватися до мiнливих технологiчних умов (Шваб, 2016, с. 30). Таким чином, 1ндус^я 4.0 висувае новi вимоги до людського катта-лу, що штотно впливае на сферу осв^и та ринок працi.

1снують обгрунтоваш побоювання (Stiglitz, 2014; Форд, 2016; Frey, Osborne, 2013), що розвиток смарт-промисловоси, пов'язаний з автоматизацiею та роботизащ-ею виробничих процесiв, може призвести, з одного боку, до зростання безроб^тя, а з шшого - до дефiциту квалiфiкованих кад-рiв через змiну вимог до !х професшно1 т-дготовки i проблеми з органiзацiею !х швидкого навчання та переквалiфiкацil. Проте останш данi свiдчать про те, що за-грозу масового безробiття не слщ переощ-нювати. За результатами аналiзу дiяльностi пiдприемств, якi вже впровадили цифровi технологи, при поточному рiвнi технолоп-чного розвитку лише близько 5% професш пiдлягають повнш автоматизаци та приб-лизно 1/3 окремих завдань можуть бути автоматизоваш у 62% професiй (Всемирный экономический форум, 2019, с. 17). До того ж згщно з опитуваннями, виконаними

в 44 крашах св^ 2015-2018 рр., зросла частка керiвникiв пiдприемств, якi не пла-нували скорочення персоналу, та зменши-лася частка тих, як оч^вали скорочення (ManpowerGroup, 2019, с. 3). Це означае, що принаймш на найближчi роки робото-давцi не ставлять завдання повшстю замь нити пращвниюв роботами (хоча у зв'язку з пандемiею COVID-19 актуальнiсть автоматизаци та роботизаци виробничих та ш-ших процесiв iстотно зростае).

При цьому дефiцит "цифрового" персоналу (такого, що мае сучасш цифровi навички) зберiгаеться, i до 2030 р. прогно-зуеться його (дефщиту) зростання на 26% у США i на 22% в Сврош у всiх галузях про-мисловостi (ManpowerGroup, 2019, с. 5). Чимало керiвникiв пiдприемств уже поси-лили увагу до дано1 проблеми шляхом ор-гашзаци систематичного навчання власно-го персоналу. Для цього використовуються курси пiдвищення квалiфiкацil та переква-лiфiкацil безпосередньо на тдприемствах, а також навчання персоналу на сторош за допомогою спiвпрацi з навчальними закладами. Як показуе досвщ деяких кра1н, шве-стици в освiту персоналу можуть добре окупатися: наприклад, у Пiвнiчнiй Америщ вартiсть витрат на плиннiсть i замiну робо-чих кадрiв становить бшьше 30% вiд витрат на зароб^ну плату, а вартють витрат на навчання - менше 10% (Manpower-Group, 2019, с. 6). Таким чином, зусилля багатьох пщприемств у процесi переходу до 1ндустри 4.0 вже спрямованi на штен-сифiкацiю процесiв iнвестування в осв^ i переквалiфiкацiю сво1х працiвникiв.

Однак для подолання дефщиту STEM-персоналу дш самих пщприемств уже недостатньо. Оскшьки це мають бути працiвники з високим рiвнем освiти, важлива роль у !х пiдготовцi вщводиться дер-жавi, яка зобов'язана не тшьки безпосередньо фiнансувати сферу осв^и, але i ство-рювати сприятливi умови iншим економiч-ним суб'ектам для швестування в людський капiтал.

Аналiз останнiх дослiджень (IZA, 2018; Deloitte, 2018; Agolla, 2018) дозволив

вш^еми™ зaвдaння, щo пoстaють пеpед деpжaвoю в цьoмy нaпpямi: pефopмyвaння oсвiти всix piвнiв пiд вимoги цифpoвiзaцiï тa poзвиткy нoвиx теxнoлoгiй, того дoстaт-не пpяме бюджетне фiнaнсyвaння, a тaкoж непpяме фiнaнсyвaння 3a дoпoмoгoю та-дaння пoдaткoвиx пшьг i пpефеpенцiй тим, xтo нaвчaeться. Пpи цьoмy для штенсивто-ro фopмyвaння STEM-пеpсoнaлy в пеpшy чеpгy пoтpiбнo звеpнyти yвaгy нa вищу oсвiтy, пеpеквaлiфiкaцiю тa пiдвищення квaлiфiкaцiï дopoслoгo нaселення.

Згiднo з таявними oцiнкaми не стшь-ки цифpoвiзaцiя сaмa пo co6i спpияe ^ис-кopенню poзвиткy пpoмислoвoстi й етото-мiчнoмy зpoстaнню кpaïни (Вишневський, 2020, с. 39), скшьки людський кaпiтaл, тоб-тo сyкyпнiсть знaнь, умшь i нaвичoк людей (Agolla, 2018). Hoвi теxнoлoгiï y смapт-пpoмислoвoстi е тим iнстpyментoм, який без STEM-пеpсoнaлy не пpaцювaтиме ефе-ктивто. Тaким чинoм, здaтнiсть poзвивaти смapт-пpoмислoвiсть i зaбезпечyвaти ето-нoмiчне зpoстaння знaчнoю мipoю зaле-жить вщ opгaнiзaцiï пoстiйнoгo пiдвищення квaлiфiкaцiï пpaцюючиx вiдпoвiднo дo po3-витку сyчaсниx теxнoлoгiй, y тoмy числi цифpoвиx, щo aктyaлiзye неoбxiднiсть ш-вестицш у ïx oсвiтy, пiдвищення квaлiфi-кaцiï тa пеpеквaлiфiкaцiю.

Oснoви сyчaснoï кoнцепцiï людсьто-ro кaпiтaлy у зв'язку з екoнoмiчним зpoс-тaнням зaклaденo в дoслiдженняx Т. Шу-льцa (1960, Dec.; 1961) тa Г. Беккеpa (1964; 1975). Зoкpемa, Т. Шульц (1960, Dec.; 1961), який oдним iз пеpшиx нaдaв визта-чення людськoмy кaпiтaлy, poзглядaючи iнвестицiï у знaння людей як вклaдення в чинники виpoбництвa для oтpимaння дoдa-ткoвoгo пpoдyктy, тобто ввaжaв oсвiтy oд-ним з oснoвниx чинникiв екoнoмiчнoгo зpoстaння. Тaкoж нayкoвець aкцентyвaв yвaгy нa iнвестицiяx як неoбxiднoмy зaxo-дi, щo дoзвoляe пoлiпшyвaти якiсть ropœ-нaлy, тa дoслiджyвaв цi вклaдення дoсить шиpoкo, не oбмежyючись фopмaльнoю oсвiтoю.

Рoбoти Г. Беккеpa (1964; 1975) зaдaли нaпpям пoдaльшим дoслiдженням (Thurow, 197G; Romer, 199G; Nordhaug, 1993; Gross-

man, 1972) у сфеpi теopiï людськoгo кaпiтa-лу. Вш poзглядaв iнвестицiï в oсвiтy як з шзици poбiтникiв, яким нaвчaння дoзвoляe збiльшити свoï дoxoди, тaк i з пoзицiï тдп-pиeмствa, яке, вклaдaючи в нaвчaння ^p-сoнaлy, пiдвищye пpoдyктивнiсть пpaцi тa пpибyтoк, a тaкoж з гозици деpжaви, якiй oсвiтa людей дoзвoляe зaбезпечyвaти ето-нoмiчне зpoстaння. Зтачну yвaгy Беккеp пpидiляв aнaлiзy швестицш в oсвiтy ropœ-нaлy тa вiддaчi вiд циx iнвестицiй, oцiнцi ïx впливу нa пpибyтoк пщ^иемств i е^шм^ чнi вигoди деpжaви.

У нayкoвiй лiтеpaтypi теopiя людсь-кoгo кaпiтaлy нaбyлa пoшиpення, a ïï шс-лiдoвники пpoдoвжyють пiдкpеслювaти вaжливiсть oсвiти пеpсoнaлy тa ^o6x^-нiсть iнвестицiй у ньoгo, oбrpyнтoвyючи це зpoстaнням виpoбництвa тa е^^мши. Од-нaк виявити i дoвести ïx пpямий взaeмoз-в'язoк m^octo. Iнвестицiï в oсвiтy не зa-безпечують aвтoмaтичнo екoнoмiчнoгo зpoстaння, 6araTO чoгo зaлежить вiд o6CTa-вин мшця тa чaсy, piвня poзвиткy теxнiки i теxнoлoгiй, oсoбливoстей нaцioнaльнoгo ментaлiтетy тa кyльтypи, у тому чи^ теx-нiчнoï, якoстi iнститyцiйнoгo сеpедoвищa тa iн. У зв'язку з цим, ^м теopетичнoгo aнaлiзy пpoблеми, знaчний iнтеpес стaнoв-лять емпipичнi дoслiдження.

Зoкpемa, aнaлiз, ви^таний Е. Пель неску (2015) та oснoвi пoбyдoвaнoï мoделi впливу людсьтого кaпiтaлy нa екoнoмiчне зpoстaння, зaсвiдчив iснyвaння тiсниx взa-eмoзв'язкiв мiж ВВП нa душу нaселення тa iннoвaцiйним пoтенцiaлoм пpaцюючиx, a тaкoж ВВП нa душу нaселення тa квaлiфi-кaцieю, щo вiдпoвiдae кoнцептyaльним то-лoженням теopiï пpo гозитивний вплив якoстi людськoгo кaпiтaлy та екoнoмiчне зpoстaння. Рaзoм з тим виявлеш негaтивнy кopеляцiю ВВП та душу таселення тa ви-тpaт нa oсвiтy, пpедстaвлениx у виглядi вь дсoткa вiд ВВП, щo oбrpyнтoвaнo неoднo-piднiстю вибipки ^arn (ïx piзним piвнем екoнoмiчнoгo poзвиткy). Kpiм цьoгo, мo-дель пoкaзaлa негaтивнi pезyльтaти зa вЫ-мa дoслiджyвaними пoкaзникaми в пеpioд свiтoвoï фiнaнсoвo-екoнoмiчнoï кpизи 2GG8-2009 pp. Пpoте в цiлoмy aвтop пiдтве-

рдив позитивний вплив кв^фжацп персоналу на економiчне зростання в крш'ш.

У робой А. Тейшейра i А. Кейросб (2016, October) надано динамiчну оцiнку взаемозв'язку таких показниюв: ВВП на душу населення, кшькють рокiв середньо1 освiти, частка наукомютких галузей у зага-льнiй зайнятоси, рiвень iнвестицiй у фiзи-чний каттал, частка суспiльного спожи-вання у ВВП, темпи приросту населення, а також шдекси полiтичних прав i громадян-ських свобод. На основi результат побу-дови економетрично1 моделi встановлено, що взаемодiя людського капiталу та висо-котехнологiчних галузей промисловостi позитивно впливае на економiчне зростання, проте в крашах iз рiзним рiвнем розви-тку це вщбуваеться по-рiзному. У високо-розвинутих крашах такий взаемозв'язок е позитивним. У крашах iз перехщною еко-номжою людський капiтал iстотно впливае на економiчне зростання загалом, але при цьому у високотехнологiчних галузях цей взаемозв'язок е негативним. На думку ав-торiв, за вiдсутностi в крш'ш високотехно-логiчного виробництва наявнiсть високок-валiфiкованого персоналу не приведе до прискорення економiчного зростання.

Виконаний Ф. Кокотовичем (2016) регресiйний аналiз залежностi ВВП вiд по-казниюв людського капiталу у скандинав-ських крашах i Пiвденно-схiднiй Gвропi засвщчив, що серед вiдiбраних ним змш-них найбiльший взаемозв'язок спостер^а-еться мiж загальними державними витра-тами на осв^ та ВВП. При цьому автор вщзначае, що найбшьшою мiрою людський капiтал впливае на зростання ВВП у роз-винутих кра1нах.

У дослiдженнi (Radulescu, Fedajev, Sinisi, Popescu, Iacob, 2018) тдкреслено роль вищо1 освiти в забезпеченш економ> чного розвитку таких кра1н GC, як Польща, Чехiя, Словаччина, Угорщина, Болгарiя та Румунiя. Результати регресшного аналiзу впливу вищо1 осв^и на показники еконо-мiчноl конкурентоспроможност та ВВП на душу населення показали сильну кореля-цiю змшно1 вищо1 освiти з iншими змшни-ми. Це дозволило авторам дшти висновку

про те, що вища осв^а не тiльки пiдвищуe eKOHOMi4Hy конкурентоспроможнiсть кра!-ни, але i сприяе зростанню ВВП.

Отже, у теоретичних й емпiричних дослiдженнях загалом пщтверджуеться позитивний вплив piBra освiти людей на еко-зростання при вpахyваннi iнших чинниюв (у тому числi загального piвня розвитку кра!ни). Кpiм того, в емтричних роботах вченi вiдзначають тpyднощi штер-претацп pезyльтатiв аналiзy для кра!н iз пеpехiдною економiкою (з невисоким piв-нем технологiчного розвитку) та в перюди економiчних криз (Pelinescu, 2015; Teixeira, Queirosb, 2016, October; Kokotovic, 2016; Radulescu, Fedajev, Sinisi, Popescu, Iacob, 2018). Також науковщ звертають увагу на те, що взаeмодiя висококвалiфiкованого персоналу i нових виробничих технологiй може сприяти ютотному прискоренню еко-номiчного зростання.

Питання ощнки впливу обсягiв ф> нансування освiти на економiчне зростання е актуальними i для Укра!ни, яка взяла курс на цифpовiзацiю економiки. Як свщ-чать результати останшх дослiджень (Ви-шневський, ред., 2019, с. 175), Укра!на мае певш перспективи для розвитку нащональ-но! смаpт-пpомисловостi в окремих галузях, але на даний момент шнуе багато ри-зикiв, яю можуть перешкоджати цьому, у тому чи^ на внyтpiшньомy ринку пращ.

У дослщженш (Панькова, 1щенко, Касперович, 2020) акцентовано увагу на проблемах у сфеpi пpацi та зайнятоси, ви-конано оцiнкy готовностi персоналу до ци-фрових тpансфоpмацiй на основi iндексiв свiтових pейтингiв. Також вщзначено ная-внiсть певного потенщалу в цiй сфеpi, хо-ча, за ощнками автоpiв, на даному етапi його недостатньо для забезпечення вщпо-вiдностi персоналу вимогам 1ндустрп 4.0. Тому одним iз прюритетних напpямiв дiй наyковцi вважають подальший розвиток людського капiталy, здатного працювати з новими технологiями, на основi розробки та реашзацп стратеги ефективного викори-стання, збереження та розвитку трудового (у тому чи^ науково-виробничого) потенщалу при впровадженш технологш 1ндус-

три 4.0, перетдготовки кaдpiв згiдно з принципами STEM.

Таким чином, в Укрш'ш у зв'язку з розвитком цифрово1' економжи та станов-ленням смapт-пpомисловостi потреба у ви-сококвaлiфiковaномy пеpсонaлi зростати-ме, що спрямовуе фокус уваги економшив на освiтy як на важливий чинник форму-вання людського кaпiтaлy й економiчного розвитку. У рамках дано1' стaттi передбача-еться пщтвердити таку гiпотезy: збшьшен-ня витрат на вищу освiтy приводить до т-двищення частки висококв^фшованого населення краши, що, у свою чергу, сприяе ii економiчномy зростанню.

Метою стaттi е емпipичнa ощнка за-лежностi пiдвищення piвня кв^фжаци населення вiд обсягу витрат на вищу осв^ в Укpaiнi та окремих зapyбiжних крашах й обгрунтування впливу вищо1' освiти на еко-номiчне зростання.

Структура стaттi побудована таким чином. Спочатку aнaлiзyеться та ощнюеть-ся зaлежнiсть мiж piвнем витрат на вищу освiтy та часткою висококвaлiфiковaного зайнятого населення в Укрш'ш, потiм - на-явшсть зaлежностi квaлiфiкaцiйного piвня населення вщ витрат на вищу освiтy в за-pyбiжних крашах, а також ВВП цих краш вiд piвня квaлiфiкaцii людей. Завершують статтю висновки про поточну ситyaцiю з фшансуванням вищо1' освiти в Укpaiнi в контекст перспектив формування STEM-персоналу та можливий вплив вищо1' осв^и на економiчне зростання.

Anani3 та ощнка емтричних даних про витрати на вищу освту та частку ви-сококвалiфiкованого персоналу в Украхт

Як засвщчив aнaлiз науково1' л^ера-тури, у багатьох дослiдженнях доведено, що основою економiчного виробництва е людський каштал, тобто знання та навички людей. У контекст тако1' постановки пи-тання освiтa виступае важливою складо-вою економiчного зростання краши. Забез-печення людей осв^ою, зокрема вищою, потребуе з боку держави та приватних оаб значних фшансових вкладень, особливо у пщготовку STEM-персоналу. Отже, чим бiльше у крам витрати на освiтy (тдви-

щення piвня квaлiфiкaцii та пеpеквaлiфiкa-цiю) населення, тим у не1' бiльше, за iнших piвних умов, можливостей швидше виpi-шити проблему з дефщитом висококвaлi-фiковaних кaдpiв, необх1дних для розвитку сучасно1' промисловостг

Оскiльки для Укра1'ни розглянуте пи-тання також е актуальним, доцшьно вико-нати aнaлiз та ощнку можливостей держави щодо формування висококвaлiфiковaно-го персоналу. Для цього пропонуеться дос-лiдити, як змiнюються витрати на вищу осв^ в довгостроковому пеpiодi, як при цьому змшюеться частка висококвaлiфiко-ваного населення краши, та визначити, чи юнуе залежшсть piвня квaлiфiкaцii вiд збi-льшення витрат на освiтy.

Для розрахунку частки висококвaлi-фiковaного зайнятого населення викорис-тано дaнi статистичного збipникa "Еконо-мiчнa aктивнiсть населення Украши" за 2008-2018 pp. пiдpоздiлy "Публкацп" роз-дiлy "Ринок пpaцi" Держкомстату Укра1'ни (Державна служба статистики Украши, 2020). Критери високо1' та низько1' квaлiфiкaцii зайнятих визначено на основi piвнiв освiти, представлених у методолопчних роз'яс-неннях статистичного збipникa "Економiч-на aктивнiсть населення Укра1'ни" за 2013 р.

У табл. 1 кшьюсть висококвaлiфiко-ваного зайнятого населення представлена сумою зайнятого населення в категори 1564 роки з повною вищою та базовою вищою осв^ою, а кшьюсть зайнятого низь-коквaлiфiковaного населення - сумою зайнятих того самого в^ з неповною вищою, професшно-техшчною, повною зага-льною та базовою загальною середньою осв^ою, а також iз початковою або без осв^и взaгaлi. Оскiльки стaтистичнi даш достyпнi тiльки за 2005-2018 pp., подaльшi розрахунки виконано за вказаний перюд.

Оскiльки деякi роки зазначеного пе-piодy враховують дaнi з тимчасово окупо-ваних теpитоpiй АР Крим, Донецько1' та Лугансько1' областей, перед обчисленням частки висококвaлiфiковaного персоналу в загальнш мaсi зайнятих даш приведено у поpiвнянний вигляд шляхом розрахунку коефщента переходу на нову зв^шсть за загальною кiлькiстю зайнятих (табл. 2).

Таблиця 1 - Показники зайнятост1 Украши за р1внем квал1ф1кащ1 протягом 2005-2018 рр., тис. ос1б 1

Р1к Зайнят в категорн 15-64 роки З них:

висококвал1фшоваш низькоквал1ф1коваш

2005 20 049 4 809 15 240

2006 20 101 4 983 15 118

2007 20 268 5 078 15 190

2008 20 373 5 153 15 220

2009 19 637 5 233 14 403

2010 19 763 5 424 14 338

2011 19 898 5 631 14 267

* 2012 18 905 5 504 13 401

2013 18 971 5 527 13 445

2014 17 868 5 798 12 070

2015** 16 245 5 413 10 833

2016 16 071 5 385 10 687

2017 15 942 5 504 10 505

2018 16 147 5 662 10 485

1 Складено за даними (Державна служба статистики Укра!ни, 2020).

* Починаючи з 2012 р. данi наведено без урахування тимчасово окуповано! територп АР Крим. ** Починаючи з 2015 р. даш наведено без урахування тимчасово окупованих територiй АР Крим, Доне-цько! та Лугансько! областей.

Таблиця 2 - Показники зайнятост Украши за р1внем квал1ф1кащ1 протягом 2005-2018 рр.

без урахування тимчасово окупованих територш 1

Р1к Зайнят1 всього, тис. ос1б Базисш шдекси Ланцю- гов1 шдекси З них:

висококва-л1ф1коваш, тис. ос1б базисш шдекси ланцю- гов1 1ндекси низькоква-л1ф1коваш, тис. ос1б базисш шдекси ланцю- гов1 шдекси

2005 18 975 - - 4 551 - - 14 423 - -

2006 19 024 1,00 1,00 4 716 1,04 1,04 14 308 0,99 0,99

2007 19 182 1,01 1,01 4 805 1,06 1,02 14 376 1,00 1,00

2008 19 281 1,02 1,01 4 877 1,07 1,01 14 404 1,00 1,00

2009 18 584 0,98 0,96 4 953 1,09 1,02 13 631 0,95 0,95

2010 18 704 0,99 1,01 5 138 1,13 1,04 13 567 0,94 1,00

2011 18 832 0,99 1,01 5 329 1,17 1,04 13 503 0,94 1,00

2012 18 905 1,00 1,00 5 504 1,21 1,03 13 401 0,93 0,99

2013 18 971 1,00 1,00 5 527 1,21 1,00 13 445 0,93 1,00

2014 17 868 0,94 0,94 5 798 1,27 1,05 12 070 0,84 0,90

2015 16 245 0,86 0,91 5 413 1,19 0,93 10 833 0,75 0,90

2016 16 071 0,85 0,99 5 385 1,18 0,99 10 687 0,74 0,99

2017 15 942 0,84 0,99 5 504 1,21 1,02 10 505 0,73 0,98

2018 16 147 0,85 1,01 5 662 1,24 1,03 10 485 0,73 1,00

1 Розраховано за даними (Державна служба статистики Укра!ни, 2020).

* Даш до 2015 р. наведено без урахування тимчасово окуповано! територи АР Крим, з 2015 р. - без урахування тимчасово окупованих територш АР Крим, Донецько! та Лугансько! областей.

При пор1внянш даних табл. 2 за дос- сово окупованих територш встановлено, лщжуваний перюд без урахування тимча- що найбшьш р1зко кшькють зайнятого на-

селення знизилaся тсля 2014 p. У poзpiзi квaлiфiкaцiйниx piвнiв тaке зниження сш-стеpiгaлoся гoлoвним чинoм зa paxyнoк низькoквaлiфiкoвaниx зaйнятиx, пpичoмy незтачне зменшення ïxньoï чисельнoстi пoчaлoся тсля фiнaнсoвo-екoнoмiчнoï ^и-зи 2008-2009 pp., щo мoже бути пoв'язaнo з тpyдoвoю мiгpaцieю дo зapyбiжниx ^arn. Рaзoм з тим yпpoдoвж y^oro пеpioдy мaлo мiсце пoвiльне зpoстaння кiлькoстi тасе-лення з виш^ю квaлiфiкaцieю.

З ypaxyвaнням пoтpеб poзвиткy су-чaснoï екoнoмiки нa iннoвaцiйнiй oснoвi, a тaкoж у зв'язку з poзвиткoм Iндyстpiï 4.0 велике зтачення мae не тiльки кшьюсть висoкoквaлiфiкoвaнoгo пеpсoнaлy, aле i шго якiсть, зoкpемa вiдпoвiднiсть нaбyтиx ним зтань i нaвичoк нoвим вимoгaм. Oднaк визнaчити ïï piвень дуже склaднo. Ha^ora-льним aгентствoм iз зaбезпечення якoстi вищoï oсвiти Укpaïни здiйсненo спpoбy ви-кoнaти ïï o^rny нa oснoвi oпитyвaння 183 вiтчизняниx ВHЗ. Зoкpемa, пpoaнaлiзoвaнo систему внyтpiшньoгo зaбезпечення якoстi вищoï oсвiти зa кoмпoнентaми якoстi oсвi-raix пpoгpaм, виклaдaння тa oцiнювaння, pезyльтaтiв нaвчaння тa poбiт здoбyвaчiв. Встaнoвленo, щo тiльки у 68% y^a^^^x ВHЗ системa внyтpiшньoгo зaбезпечення ятост вищoï oсвiти iснye в швтому oбсязi, a aнaлiз ïï ^мш^н^в дoзвoлив виявити oкpемi пpoблеми в цш сфеpi (дoклaднiше див. (ЛАЗЯ^, 2020, с. 61-75). З ypaxyвaн-ням цьoгo зaклaдaм зaпpoпoнoвaнo пеpелiк вiдпoвiдниx pекoмендaцiй (HAЗЯВO, 2020, с. 76-78). Пpoте пpoблемy кoмплексниx кiлькiсниx oцiнoк якoстi yкpaïнськoï вищoï oсвiти в динaмiцi, якi мoжнa бyлo б вито-pистoвyвaти у стaтистичниx poзpaxyнкax, пoки не виpiшенo.

Для визтачення ступеня впливу ви-тpaт нa вищу oсвiтy нa зpoстaння кiлькoстi висoкoквaлiфiкoвaнoгo пеpсoнaлy ^oara-лiзoвaнo стaн фiнaнсyвaння вищoï oсвiти в Укpaïнi в дoслiджyвaнoмy пеpioдi. Пiдpoз-дiли мПyблiкaцiïм тa мСaтелiтний paxyнoк oсвiти в Укpaïнiм (2017-2018 pp.) poздiлy "Oсвiтa" стaтистичнoгo збipникa Деpжкoм-стaтy Укpaïни "Haцioнaльнi paxyнки oсвiти Укpaïни у 2016 poцi" (2007-2016 pp.) ^p-жaвнa слyжбa стaтистики Укpaïни, 2020)

мiстять дoстaтньo дaниx щoдo фiнaнсyвaн-ня вищoï oсвiти не тiльки в poзpiзi деpжaв-ниx тa недеpжaвниx витpaт, a тaкoж витpaт нa пеpший тa дpyгий етaпи вищoï oсвiти (вадговадш piвням 5-8 MCKO 20111).

Згщто з метoдoлoгiчними poз'яснен-нями збipникa (Деpжaвнa слyжбa сгатисти-ки Укpaïни, 2020) витpaти деpжaвнoгo сек-TOpy нa вищу oсвiтy фiнaнсyються зa paxy-нoк кoштiв деpжaвнoгo тa мiсцевиx бю-джетiв, a витpaти недеpжaвнoгo сектopy -зa paxyнoк кoштiв пpивaтниx пiдпpиeмств i дoмoгoспoдapств. Витpaти нa пеpший етaп вищoï oсвiти включaють витpaти нa oсвiтy у вищиx нaвчaльниx зaклaдax I-IV piвнiв aкpедитaцiï для здoбyття вiдпoвiднoгo ступеня. Витpaти нa дpyгий етaп вищoï oсвiти (пiслявищa) - це витpaти нa нaвчaння в a^ пipaнтypi тa дoктopaнтypi тa нa тслядип-лoмнy oсвiтy (тдвищення квaлiфiкaцiï, пе-pеквaлiфiкaцiя), щo здшснюються в yCTa-нoвax III-IV piвнiв aкpедитaцiï, зoкpемa в aкaдемiяx, iнститyтax, центpax пiдвищення квaлiфiкaцiï, пеpепiдгoтoвки, yдoскoнaлен-ня тa iн.

Ha oснoвi нaведенoï iнфopмaцiï poз-paxoвaнo:

витpaти нa пеpший i дpyгий етaпи вищoï oсвiти, кoжен з якиx включae деpжa-внi тa недеpжaвнi витpaти;

oкpемo деpжaвнi тa недеpжaвнi ви-тpaти, якi включaють витpaти нa oбидвa етaпи вищoï oсвiти (тaбл. 3).

Сyмa як пеpшиx, тaк i дpyгиx являе сoбoю знaчення зaгaльниx витpaт нa вищу oсвiтy в Укpaïнi. Oскiльки виxiднi дaнi дo-стyпнi з 2007 p., пoдaльшi poзpaxyнки щo-дo витpaт нa вищу oсвiтy тa пopiвняння ïx iз чaсткoю висoкoквaлiфiкoвaнoгo тасе-лення викoнaнo пoчинaючи iз зaзнaченoгo poRy.

1 Miжнapoднa стaндapтнa клaсифiкaцiя oсвiти зaтвеpдженa у 2011 p. га Генеpaльнiй тон-феpенцiï ЮHEСKO тa включae 8 piвнiв oсвiти, де piвнi 5-8 ввдшвдають yсiм етaпaм здoбyття ви-щoï oсвiти. Пpизнaченa для зiстaвлення дaниx щoдo oсвiти нa мiжнapoднoмy piвнi. Деpжaвнa слyжбa стaтистики Укpaïни тaкoж викopистoвye MCKO 2011 пpи склaдaннi дaниx щoдo piвнiв oсвiти.

Таблиця 3 - Статистичш даш щодо витрат на вищу осв1ту в Укршш за 2007-2018 рр.,

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

млн грн1

Загальш 1з них на: Державш витрати Недержавш витра-

Р1к витрати на перший етап другий етап на вищу осв1ту ти на вищу осв1ту

вищу осв1ту вищо1 осв1ти вищо1 осв1ти I-II етатв I-II етатв

2007 23 167 22 269 897 13 396 9 771

2008 30 356 29 184 1 172 19 288 11 068

2009 33 677 32 480 1 192 21 697 11 976

2010 39 163 37 661 1 492 25 881 13 272

2011 41 336 39 764 1 572 27 570 13 766

2012 43 841 42 219 1 622 30 470 13 371

2013 45 108 43 101 2 008 31 153 13 955

2014 * 42 011 40 257 1 755 29 385 12 627

2015 48 768 46 834 1 934 32 009 16 759

2016 52 344 50 077 2 267 36 399 15 945

2017 57 010 54 267 2 744 40 359 16 652

2018 64 787 61 341 3 446 45 924 18 863

1 Розраховано за даними (Державна служба статистики Украши, 2020). Для зручносп в розрахунках статистичш даш переведено в млн грн та наведено з точшстю до цших чисел.

* Починаючи з 2014 р. даш наведено без урахування тимчасово окупованих територш АР Крим, Донець-ко! та Лугансько! областей.

Вщзначаеться невелике зростання щор1чних витрат. Однак при приведенш цих даних у пор1внянний вигляд (до цш 2010 р.) без урахування тимчасово окупованих територш виявлено, що з 2011 р. загальш витрати на вищу осв1ту в Укра!ш

почали поступово знижуватися, та найбшьш р1зке !х скорочення спостер1галося у 2015 р. (табл. 4). Аналопчною е ситуащя з витратами за етапами вищо! осв1ти та дже-релами фшансування.

Таблиця 4 - Витрати на вищу освггу в Укршш за 2007-2018 рр. у цшах 2010 р. без урахування тимчасово окупованих територш, млн грн 1

Загальш 1з них на: Державш витрати Недержавш

Р1к витрати на перший етап другий етап на вищу осв1ту витрати на вищу

вищу осв1ту вищо1 осв1ти вищо1 осв1ти I-II етатв осв1ту I-II етатв

2007 36 852 35 425 1 427 21 310 15 543

2008 37 433 35 988 1 446 23 785 13 649

2009 36 877 35 571 1 306 23 761 13 115

2010 37 711 36 275 1 437 24 928 12 783

2011 34 864 33 538 1 326 23 253 11 611

2012 34 301 33 032 1 269 23 840 10 462

2013 33 838 32 332 1 506 23 369 10 468

2014 28 230 27 051 1 179 19 745 8 485

2015 23 593 22 658 936 15 486 8 108

2016 21 625 20 688 937 15 037 6 588

2017 19 290 18 361 928 13 655 5 634

2018 18 996 17 985 1 010 13 465 5 531

1 Розраховано за даними (Державна служба статистики Укра!ни, 2020).

Крiм того, слш звернути увагу на те, що обсяг витрат на другий етап вищо1 осв> ти (астрантура та докторантура, тдви-щення квалiфiкацil та переквалiфiкацiя) набагато нижче, шж на перший (див. табл. 4). Тобто навчання i перенавчання дорос-лого населення в Укра1ш фiнансуeться в меншому обсязi, що не узгоджуеться з тен-денщями в багатьох крашах свiту, як саме в цьому вбачають можлившть швидкого усунення дефiциту STEM-персоналу. Та-кож частка державних витрат на осв^ по-мiтно бiльше, шж недержавних, незважаю-

чи на те що державш витрати останнiм часом значно знизилися. Щодо недержавних витрат, то в 2018 р. !х у реальному обчис-ленн стало менше, нiж у 2013 р.

Оскшьки на концептуальному рiвнi швестици в освiту сприяють збшьшенню людського капiталу, проаналiзовано зале-жшсть зростання рiвня квалiфiкацil вiд зб> льшення витрат на вищу осв^. Для цього на основi значень табл. 2 розраховано час-тку висококвалiфiкованого населення вiд загально! кшькост зайнятих за кожен рiк (табл. 5).

Таблиця 5 - По|Мвняння частки висококвал1ф1кованого персоналу та витрат на вищу

Частка висококвалiфiкованого Загальш витрати на вищу осв^

РiK персоналу вш загальноl в постшних цшах 2010 р. без урахування

кшькост зайнятих, % тимчасово окупованих територiй, млн грн

2007 25,1 36 852

2008 25,3 37 433

2009 26,7 36 877

2010 27,5 37 711

2011 28,3 34 864

2012 29,1 34 301

2013 29,1 33 838

2014 32,5 28 230

2015 33,3 23 593

2016 33,5 21 625

2017 34,5 19 290

2018 35,1 18 996

Зпдно з даними табл. 5 сума загаль-них витрат на вищу осв^ в зазначеному перiодi поступово зменшуеться (бшьш рiз-ко пiсля 2014 р.) на тлi повiльного зростання частки висококвалiфiкованого персоналу в загальнш чисельностi зайнятих, тобто рiвень квалiфiкацil зростае незалежно вiд обсягу витрат на не!. На рис. 1 бшьш ч^ко простежуеться зворотна залежшсть рiвня квалiфiкацil вiд витрат на осв^ (коефщ-ент кореляци -0,95), тобто частка високок-валiфiкованого персоналу збiльшуеться при скороченнi реальних витрат на вищу освiту.

Одержаний результат вiдрiзняеться вiд оцiнок, наведених в анал^ичнш записцi центру CEDOS, де вiдзначаеться збшьшен-ня державних витрат на сферу осв^и Укра-

!ни у 2013-2019 рр. (CEDOS, 2019, с. 1, 6). Проте використаш цим центром данi пред-ставленi в поточних цiнах, як включають щорiчну iнфляцiю. Позитивну динам^ зростання державних витрат на осв^ в Укра1ш, у тому чи^ вищу, за той самий перюд наведено також у звiтi НАЗЯВО (з незначним !х зниженням у 2015-2016 рр.) (НАЗЯВО, 2020, с. 41-43). Однак, як i в робот (CEDOS, 2019), даш представлен в поточних цiнах, тшьки переведенi в долари США за офщшним курсом НБУ на юнець кожного року, що також не дозволяе оць нити обсяги реального фшансування освiти в Укра1ш у порiвнянних цiнах. При цьому аналiз державних витрат на освiту в Укра1ш загалом (у доларовому е^валенп) та по-рiвняно з шшими кра1нами свiдчить,

40,0

35,0

30,0

25,0

20,0

15,0

10,0 15 000

TT- *..... ...................

.............. ...... m Ш

y = -0 ),0005x + 44,049

R2 = 0,9229

20 000

25 000

30 000

35 000

40 000

Загальн витрати на вищу осв^, млн грн

Рисунок 1 - Статистичний взасмозв'язок частки висококвал1ф1кованого персоналу в загальнш масi зайнятих i витрат на вищу освггу в Укршш за 2007-2018 рр.

що вони е досить низькими, незважаючи на вщносно високий ix вiдсоток у ВВП краши (НАЗЯВО, 2020, с. 43-45).

Ан^з статистичних даних Свiтового банку пщтверджуе скорочення реальних (з урахуванням паритету кутвельно1 спро-можностi) витрат на осв^ в Укршш в останне десятил^тя (рис. 2).

Згщно з одержаним графiком в Укра-lm спостерiгалося певне зниження держав-них витрат на освiту вже з 2011 р., бшьш виражене - з 2014 р. на rai загального збiльшення свiтовиx витрат на осв^. Таким чином, в Укршш державне фшансу-вання осв^и в останне десятилiття скоро-чувалося, незважаючи на те що видшялися кошти на проведення реформ, спрямованих на впровадження STEM-освiти на вах рiв-нях освiти, включаючи пiдвищення квал> фшацп та професшну пiдготовку кадрiв.

Така тенденцiя (див. рис. 1) явно су-перечить положенням економiчноl теори та дозволяе припустити або про викривлення у статистичних ощнках реального рiвня квалiфiкацil персоналу, та/або про наяв-шсть в Укршш "тшьовоГ оплати пращ ви-кладачiв, та/або про експлуатащю осв^ньо1 сфери (у даному випадку працiвникiв сис-теми вищо!, шслядипломно! професшно1 освiти та науково! сфери) за рахунок зме-ншення оплати пращ викладачiв при збе-

реженш навантаження. Як правило, це спо-стер1гаеться при скороченш кшькосп бю-джетоодержувач1в (установ осв1ти), а та-кож бюджетного фшансування на !х утри-мання та оргашзацш осв1тнього процесу в них.

Анал1з статистичних даних зб1рника "Основш показники д1яльност1 вищих на-вчальних наклад1в Украши" Держкомстату Укра!ни (Державна служба статистики Укра!ни, 2020) за 2015-2020 рр. тдтверджуе одержат результата та висунут при-пущення (табл. 6). 1нтерес становить дина-м1ка показниюв за бшьший перюд, але оскшьки дат до 2015 р. ураховують тим-часово окуповаш територи, таке пор1внян-ня буде некоректним.

Даш табл. 6 свщчать, що в анал1зова-ному перюд1 мае мюце зменшення кшькос-т заклад1в вищо! осв1ти Ш-IV р1вшв акре-дитаци (кшькють заклад1в 1-11 р1вшв акре-дитаци за даний перюд скоротилася з 371 до 338), що супроводжуеться пом1тним скороченням кшькост штатних сшвроб1т-ниюв та збшьшенням працюючих на непо-вну ставку. При цьому чисельшсть студенев ВНЗ у 2015-2020 рр. дещо знизилася внаслщок провалу р1вня народжуваност в 1998-2003 рр. (Державна служба статистики Укра!ни, 2020). Отже, навантаження на установи та викладач1в сфери вищо! осв1ти

1 5GG

ф Ф rfi rfi

* / # /

rS? oNv

РФ

□ Пoльщa

— Свiт

fiS^ rfc4" o»V rfö4' rfc4"

rjv.rjv.rjv>

Укpaшa, тpенд

A

Pисyнoк 2 - nopisHHHHH дepжaвниx витpaт Ha освггу в yKpaïHi з уpaxувaнням ПКС Ha душу нaсeлeння з noKajHHKaviH зapубiжниx KpaïH i сepeднiм jHaMeHHHvi по свiту зл 2000-2017 pp.

Джеpелo: poзpaxoвaнo зa дaними (The World Bank, 2G2G).

Тaблиця 6 - nopisHHHHH кiлькостi злк.лшв внщоУ осв1тн III-IV pisHÍe aкpeднтaцiï, ïx

• .i

ВНКЛЛДЛЦЬКОГО СКЛЛДУ ТЛ чнсeльнoстi студeнтiв

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Haвчaль-ний prn Юльюсть зaклaдiв вищoï * oсвiти , oд. Зaгaльнa чисельнiсть педaгoгiчнoгo тa нayкoвo-педaгoгiчнoгo пеpсoнaлy зaклaдiв вищoï oсвiти, oсiб Юльюсть oq6, яю нaвчaються зa paxyнoк деpжaвниx тa недеpжaвниx . ** тош^в

штaтнi у тому чи^ яю ^a-цюють та непoвнy стaвкy

2G15/2G16 288 131 372 25 529 1 375 16G

2G16/2G17 287 116 247 24 663 1 369 432

2G17/2G18 289 114 238 24 839 1 329 964

2G18/2G19 282 11G 532 23 266 1 322 324

2G19/2G2G 281 111 691 36 628 1 266 121

* Iнститyти, aкaдемiï, yнiвеpситети деpжaвнoï, кoмyнaльнoï тa ^marao! фopм влaснoстi. ** Дaнi га пoчaтoк нaвчaльнoгo poxy.

зaлишaeться незмшним (у зв'язку зi œopo-ченням чисельнoстi як виклaдaчiв, тaк i учшв), a в пoдaльшoмy мoже збiльшитися виxoдячи з тoгo, щo з 2004 p. пpoстежyeть-ся тдвищення piвня нapoджyвaнoстi.

Ha скopoчення кiлькoстi зaклaдiв ви-щoï oсвiти тa деpжaвниx витpaт нa ïx yтpи-мaння й opгaнiзaцiю в ниx oсвiтньoгo ^o-цесу, з oднoгo бoкy, вплинув збpoйний тонфлжт нa сxoдi Укpaïни, oскiльки чaсти-

нa ВГО не змoглa пoкинyти тимчaсoвo oкyпoвaнi теpитopiï, a з iншoгo - дiючa з 2014 p. pефopмa oсвiти, нa пoчaткy якoï, paзoм iз пoлiпшенням якoстi oсвiти тa ято-стi нaбyтиx знaнь, плaнyвaлoся скopoтити чaстинy зaклaдiв вищoï oсвiти (Oсвiтa, 2015). Згiднo з дaними стaтистичнoгo бю-летеня (Деpжaвнa слyжбa стaтистики Укpa-ïни, 2020) тшьки зa oдин нaвчaльний piк з

початку реформи кшьюсть вищих навчаль-них заклащв пом^но зменшилася 1

У зв'язку з ухваленням Закону "Про ocBiTy" (Верховна Рада Укра'ни, 2017) по-силилися вимоги до осв^ньо' дiяльностi установ та проведення i'x акредитацii, пщ-вищення квалiфiкацii викладачiв та i'x атес-тацп, закршилися гаранти оплати працi ви-кладачiв у розмiрi не нижче трьох мшма-льних заробiтниx плат. Теоретично, розро-бленi заходи мали сприяти полiпшенню якостi освiти, пiдвищенню рiвня закладiв вищо' освiти та професшного рiвня викла-дачiв, забезпеченню гщно' оплати ix працi, однак на практищ вони призвели до щор> чного скорочення бюджетного фшансу-вання, чисельност викладачiв або переве-дення i'x на роботу в умовах неповного ро-бочого часу. Дефщит бюджетного фшан-сування знижуе можливост освiтнix установ покривати самостшно сво' витрати та не дозволяе забезпечувати викладачам за-конодавчо встановлену межу заробiтноi плати в режимi повного робочого часу.

Наступним кроком з боку держави щодо скорочення бюджетних витрат на вищу осв^ стала постанова Кабшету Mi-нiстрiв Укра'ни № 1146 "Про розподш ви-даткiв державного бюджету мiж закладами вищо' освiти на основi показникiв ix осв^-ньо', науково' та мiжнародноi дiяльностi" (Кабiнет Miнiстрiв Укра'ни, 2019), якою передбачено використання формули фшан-сування закладiв вищо' осв^и за показни-ками ix освiтньоi, науково' та мiжнародноi дiяльностi, а не за кiлькiстю студенпв, як було до цього. Тобто держава субсидшва-тиме тiльки базовi витрати установ, а дода-ткове фшансування залежатиме вiд ix активно' дiяльностi. У зв'язку з цим можна припустити, що для багатьох iз них фшан-сування скоротиться. За заявою Miнiстра осв^и i науки Укра'ни (Освiта, 2019) кон-кyрентнi умови дозволять зменшити кшь-кiсть закладiв вищо' осв^и та викладачiв i залишити кращих iз них.

1 Сл1д ввдзначити, що шльшсть установ III-IV р1вшв акредитацй' за даними станом на 2013/2014 навчальний р1к становила 309 одиниць, на 2014/2015 - 277; шльшсть установ I-II р1вшв акредитацп - 458 та 387 ввдповщно.

Ще одним нововведенням стала постанова Кабшету Miнiстрiв Укра'ни № 191 "Деяю питання запровадження iндикатив-но' собiвартостi" (Кабiнет Miнiстрiв Укра'ни, 2020), якою запроваджуеться поетапне пiдвищення у 2020-2022 рр. вартост контрактного навчання популярних спещально-стей з 60 до 80% вщ вартостi бюджетних видатюв на одного студента вiдповiдноi спещальностг Це, на думку фаxiвцiв Мшс-терства освiти i науки Укра'ни, дозволить закладам вищо' осв^и збшьшити власне фiнансyвання, але також може спричинити скорочення обсягiв приватного фшансування вищо' осв^и, оскiльки пщвищення вартостi контрактного навчання знизить стимули до навчання. У таких умовах стае необхщним упровадження додаткових по-даткових пшьг, якi дозволять бiльшiй юль-кост населення отримати доступ до вищо' осв^и.

Таким чином, скорочення реальних (а не номiнальниx) бюджетних видатюв на вищу осв^ е наслщком не тiльки сощаль-но-полiтичноi ситуаци в Украiнi, але i пев-ною мiрою державно' реформи, що не ви-ключае можливостi подальшого зменшення реального фiнансyвання. Разом з тим навантаження на пращвниюв сфери вищо' осв> ти продовжуе залишатися високим. Упро-довж останшх рокiв незначно, але стабшь-но скорочуються реальнi недержавнi витрати на осв^. Надалi такi тенденци можуть призвести до зменшення прошарку населення з вищою осв^ою в Украiнi (з ураху-ванням його якостi), що гальмуватиме фо-рмування висококвалiфiкованого STEM-персоналу, оскшьки не може довго тривати ситуащя, при якш витрати скорочуються, а результати зростають. При цьому в бага-тьох зарyбiжниx кра'нах, навпаки, державш витрати на вищу освiтy збшьшуються.

AHani3 та оцтка взаемозв'язку показнитв витрат на вищу освту, частки виcoкoквалiфiкoванoгo персоналу

та ВВП у европейських крагнах

На концептуальному рiвнi (Schultz, 1960, Dec.; Schulz, 1961; Becker, 1964; Becker, 1975) пщвищення швестицш в осв> ту приводить, за шших рiвниx умов, до зб>

-Економжа npoMueMoeoemi Экономика промышленности-

ISSN 1562-109X Econ. promisl. 107

льшення людського кап1талу кра1ни, що, у свою чергу, може сприяти економ1чному зростанню. 1нвестуючи у знання та профе-сшш навички людей, держава тим самим (прямо або опосередковано) здшснюе вкла-дення у виробництво, осюльки при цьому у створенш нащонального продукту зад1яно бшьше висококвал1ф1ковано1 пращ. У зв'яз-ку з цим доцшьно розглянути питання про те, яю тенденци спостер1гаються в заруб1ж-них кранах, чи простежуеться в них залеж-шсть м1ж витратами на осв1ту, часткою населення з високою квал1ф1кащею та ВВП.

У табл. 7 наведено вщ1браш статис-тичш даш за показниками ВВП на душу населення у поточних щнах з урахуванням паритету кутвельно1 спроможност (ПКС), загальних (державних та недержавних) ви-трат на вищу осв1ту вс1х р1вшв (р1вш 5-8 за МСКО) на одного студента (OECD, 2020a; OECD,2020b) та частки населення з вищою осв1тою р1вшв 5-8 за МСКО в категори 1564 роки (Eurostat, 2020). Виб1р европейсь-ких краш обумовлений наявшстю шфор-маци за вс1ма показниками за дослщжува-ний перюд.

Таблиця 7 - Усереднеш дан1 щодо ВВП, витрат на вищу освггу та |мвня квал1ф1кацн в

Краши ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС Частка населення з вищою освггою в категори 15-64 роки, % Загальш витрати на вищу осв1ту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

Латв1я 25 026,5 29,7 8 882,7

Туреччина 25 406,7 14,8 10 714,3

Польща 26 591,5 24,5 9 182,7

Угорщина 26 657,5 20,6 9 584,0

Литва 29 301,6 31,4 9 149,3

Словаччина 29 525,3 18,9 12 854,3

Естошя 29 927,0 33,3 12 594,3

Португатя 30 005,2 20,6 11 543,0

Словешя 32 129,3 26,3 10 517,3

Чех1я 33 948,9 19,8 10 487,3

1спашя 35 264,3 32,2 12 601,7

1тал1я 37 675,7 15,4 11 449,7

Франщя 41 279,5 30,4 16 259,7

Великобриташя 42 643,2 37,5 24 876,7

Фшлянд1я 43 060,5 35,4 17 680,3

Бельпя 46 590,2 32,8 17 572,7

Н1меччина 48 419,6 23,8 17 213,0

Швещя 48 818,2 34,0 24 512,0

1сланд1я 49 200,3 31,8 12 888,7

Австр1я 50 461,1 28,1 17 588,3

Нщерланди 50 606,4 30,4 19 383,0

Норвепя 61 723,4 36,5 21 186,7

1рланд1я 64 096,9 38,8 13 406,7

Люксембург 104 990,5 37,1 47 912,7

Складено за даними (OECD, 2020a; OECD, 2020b; Eurostat, 2020).

Осюльки значення показниюв ВВП на душу населення та витрат на вищу осв> ту в Люксембурз1 значно перевищують значення загально1 виб1рки (24 краши) та вважаються статистичними викидами, для виявлення загальних тенденцш прийнято

р1шення виключити цю кра1ну з подальшо-го анал1зу.

Як розвиток щей дослщжень (Pelines-cu, 2015; Kokotovic, 2016; Radulescu, Feda-jev, Sinisi, Popescu, Iacob, 2018) проаналь зовано взаемозв'язок обсягу ВВП на душу

населення, витрат на вищу осв1ту та частки висококвал1фшованого персоналу в обра-них кра!нах (розташованих за обсягом ВВП).

На побудованому граф1ку (рис. 3) простежуеться загальна тенденщя: кра!ни з бшьшим ВВП на душу населення мають бшьш1 витрати на осв1ту та бшьш квал1ф1-коване населення. Тобто в цшому сформу-валася пряма та лопчно зрозумша залеж-

шсть: зростання витрат на осв1ту ^ пщви-щення р1вня квал1фшаци населення ^ зростання економши. При цьому слщ вщзна-чити, що зростання ВВП на душу населен-ня за обраними кра!нами описуеться лшш-ною залежшстю добре (коефщент детер-мшаци 0,9464), а витрат на осв1ту (0,5025) та питомо! ваги висококвал1ф1кованого персоналу (0,3071) - прше.

60%

100 000

о с

к

а «

а

80 000

60 000

40 000

о 20 000

0

40%

20%

0%

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС

Загальш витрати на вищу освггу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС Частка населення з вищою осв1тою в категори 15-64 роки, %

.......... Лшшна (ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС)

Лшшна (загальш витрати на вищу осв1ту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС) Лшшна (частка населення з вищою осв1тою в категори 15-64 роки, %)

Рисунок 3 - Статистичний взасмозв'язок ВВП на душу населення, обсягу витрат на вищу освггу та частки населення з вищою освггою в зарубгжннх кра'шах на основi усереднених даних за 2014-2016 рр.

Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020a; OECD, 2020b; Eurostat, 2020).

На рис. 4 вщображено залежшсть пояснюються специф1чними проблемами з

ВВП на душу населення вщ частки насе- фшансуванням вищо! осв1ти в окремих

лення з вищою осв1тою, на рис. 5 - залеж- кра!нах (наприклад, Лита та Латви), а та-

шсть частки населення з вищою осв1тою кож тим, що в кра!нах 1з менш розвинутим

вщ витрат на вищу освггу. промисловим сектором немае гостро! пот-

Значення коефщенпв детермшаци реби у висококвал1фшованих кадрах. У щ-

на наведених графжах свщчать про слаб- лому, як зазначено вище, простежуеться

кий взаемозв'язок м1ж вщповщними показ- залежшсть "витрати - квал1ф1кащя - еко-

никами дослщжуваних кра!н. Однак, ште- ном1чне зростання" (див. рис. 3), що дае

рпретуючи результати розрахунюв, слщ пщставу для !! дослщження на р1вш окре-

ураховувати, що таю результати частково мо! держави.

70 000

з

у А 60 000

ян Ш

н е о и 50 000

л е Б С

ас о д м 40 000

н ^ х, а « 30 000

ду И ва

а н х и н ра 20 000

П m F о т у 10 000

w о

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

а 0

• *

-•—

y = 9 Б 71,55x + L2 = 0,358 12164 1 • • ..... • •

• « __________ • •

« •- • • • • •

0

40

45

5 10 15 20 25 30 35

Частка населения з вищою освггою в категори 15-64 роки, %

Рисунок 4 - Статистичний взасмозв'язок ВВП на душу населення та частки населення з вищою освггою в зарубгжннх краТ'нах на основi усереднених даних за 2014-2016 рр.

Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020b; Eurostat, 2020).

ою кро и6

50

40

в

з

30

р о

(ч О^

е кате

в

ю о

£ «

с о

20

10

• % •

y = 0,0008x + 16,302 ф R2 = 0,3079 „ .f......... •

• •

5 000

10 000

15 000

20 000

25 000

30 000

Загальнi витрати на вищу освiту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

Рисунок 5 - Статистичний взасмозв'язок частки населення з вищою освгтою та зага-льних витрат на вищу осв^у на одного студента в зарубгжннх краТ'нах на основi усереднених даних за 2014-2016 рр.

Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020a; Eurostat, 2020).

Анал1з та оцшка взаемозв'язку показнитв витрат на вищу oceimy, частки висoкoквалiфiкoванoгo персоналу та ВВП в oKpeMux зарубiжних крагнах

З урахуванням евроштеграцшних прагнень Укра!ни доцшьно проанал1зувати взаемозв'язок показниюв витрат на вищу осв1ту, частки висококвал1ф1кованого населення та ВВП, що спостериаеться в окремих кра!нах GC. З щею метою вибрано т кра!ни-члени GC, як свого часу, як i Укра!на, мали планову економ^ (Польща, Естонiя, Чехiя, Словаччина, Латвiя, Литва,

Cловенiя). Для аналiзу використано стати-стичнi данi (OECD, 2020a; OECD, 2020b) за загальними (державними та недержавни-ми) видатками на вищу осв^ всiх рiвнiв на одного студента та ВВП на душу населення, а також даш (Eurostat, 2020) щодо частки населення з вищою осв^ою в категори 15-64 роки (табл. 8).

Графiчне подання статистично! зале-жност частки висококвалiфiкованого персоналу ввд витрат на вищу осв^ на одного студента по кожнш кра!ш за 2010-2016 рр. наведено на рис. 6.

0

0

ся N

2 2

О 2

2 1

? S

? 9

г? X

? M

( c

9 О

W IT О

аблиця 8 - Даш щодо витрат на вищу освггу та |ивня квал1(|нкацп населення в за

пбгжних краУнах за 2010-2016 рр. 1

Крана Показник 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Польща Загальш витрати на вищу освггу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС 7 213 6 993 7 731 8 423 8 793 9 778 8 977

Частка населення з вищою освпою в категори 15-64 роки, % 19,4 20,3 21,5 22,6 23,8 24,4 25,2

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС 20 804,80 22 576,20 23 542,00 24 422,80 25 298,00 26 529,00 27 947,40

Естошя Загальш витрати на вищу освиу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС 6 750 8 060 8 490 11 798 11 965 12 909 12 909

Частка населення з вищою освггою в категори 15-64 роки, % 30,0 31,3 32,1 32,3 32,6 33,3 34,1

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС 21 779,60 24 735,30 26 141,10 27 596,50 29 107,90 29 444,30 31 228,90

4exÎH Загальш витрати на вищу освиу. на 1-го студента, дол. США з урахуванням ПКС 7 954 9 478 10 422 10 308 10 490 10 963 10 009

Частка населення з вищою освггою в категори 15-64 роки, % 14,5 15,8 17,0 18,1 19,1 19,8 20,6

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС 27 575,40 28 795,80 29 051,40 30 496,00 32 265,00 33 701,70 35 880,30

Словаччина Загальш витрати на вищу освиу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС 7 191 8 211 9 282 10 225 11 234 15 916 11 413

Частка населення з вищою освпою в категори 15-64 роки, % 15,1 16,4 17,0 17,7 18,1 18,9 19,7

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС 24 992,90 26 051,10 26 940,10 27 969,20 28 992,10 29 932,20 29 651,50

Латвiя Загальш витрати на вищу освиу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС 5 853 7 454 7 411 8 051 8 974 10 225 7 449

Частка населення з вищою освпою в категори 15-64 роки, % 22,6 23,6 25,2 27,0 26,9 28,1 29,5

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС 17 602,60 19 798,00 21 298,20 22 690,90 23 838,70 24 833,60 26 407,20

Литва Загальш витрати на вищу освиу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС 7 166 9 132 8 964 9 147 10 049 9 698 7 701

Частка населення з вищою освпою в категори 15-64 роки, % 26,9 27,9 28,6 29,8 31,4 33,2 34,1

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС 20 053,90 22 824,00 24 645,70 26 680,00 28 156,20 28 823,80 30 924,90

Словенiя Загальш витрати на вищу освиу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС 8982 9864 10015 9865 10037 10258 11257

Частка населення з вищою освпою в категори 15-64 роки, % 20,2 21,6 23,0 24,4 25,1 26,6 27,2

ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС 27 842,30 28 931,40 29 048,30 29 979,60 30 872,70 31 640,30 33 875,00

«

о

ж 0

0 §

s

s

о

®

о

«

о

ж о

= g

о о

1 Складено за даними (OECD, 2020a; OECD, 2020b; Eurostat, 2020).

X1

о4

М И

В 2

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

1) я

й К

й $

о &

о

8 ^ £ чо

« Л й ° й Ь к й

м га

§ И

о4

30 25 20 15 10

у = 0,002х + 6,0791 R2 = 0,8541 I —Г

х1

о4

5

6000 7000 8000 9000 10000

Загальш витрати на вищу освiту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

а) Польща;

23 21 19 17 15 13 11 9

V

• Г"

у = 0,0017х + 0,6622 R2 = 0,602

1 1

35

30

25

и

Щ 20 р

15

10

у = 0,0011х + 17,229 R2 = 0,3971

5000 7000 9000 11000

Загальш витрати на вищу освпу на

1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

д) Латв1я;

о4

а

в 2 § § £

р

о г

гтеа

и

29 27 25 23 21 19 17 15

е л е

еас

н

а

$

тас

7000 9000 11000 13000

Загальш витрати на вищу освггу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

в) Чех1я:

о4

в и, 2 £

о 5

2

що

иг ви ге

в теа и

о6

з р

яо нн оге

ет а

§ и

х1

о4

о6

з р яо

Я 1ч о4 не ,

ен те и,

а и

в

а н а

&

с ас

&

сЗ ¡^ ^ о

р

40 35 30 25 20 15 10

______

у = 0,0005х + 27,328 R2 = 0,8261

1

5000 10000 15000

Загальнi витрати на вищу освпу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

б) Естошя;

21 19 17 15 13 11

9

6000

т

у = 0,0004х + 12, R2 = 0,635 998

11000 16000 21000 Загальш витрати на вищу освпу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

г) Словаччина;

39 34 29 24 19 14

-•-•■г— • ......••

• ••

у = 0,0006х + 24,669 R2 = 0,0586

9

6500 7500 8500 9500 10500 Загальш витрати на вищу освпу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

е) Литва;

•

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

« 1

у = 0,0033х - 8,7909 R2 = 0,7313

1 1

8000 9000 10000 11000 12000 Загальш витрати на вищу освпу на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС

ж) Словетя

Рисунок 6 - Статистичний взасмозв'язок частки висококвашфжованого персоналу та обсягу витрат на вищу освпу за 2010-2016 рр. у зарубгжннх кранах

Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020а; ЕшгеШ, 2020).

Графжи апроксимуючих функцiй у зарубiжних крашах (див. рис. 6) вщобра-жають наявнiсть лшшно1 залежностi част-ки висококвалiфiкованого персоналу вiд витрат на вищу освпу:

коефiцieнти детермшацн Польщi (0,8541), Естони (0,8261), Словенн (0,7313) мають виcокi значення, що свщчить про сильний зв'язок мiж показниками;

середшм зв'язком характеризуються Чехiя (0,602) та Словаччина (0,635), а слаб-ким - Латвiя (0,3971);

майже повшстю вiдcyтня залежнicть рiвня квалiфiкацil вiд витрат у Литвi (кое-фiцieнт детермшацн 0,0586).

При цьому в Чехн cпоcтерiгаeтьcя незначне скорочення витрат у 2013 та 2016 рр. на rai lx загального збiльшення, у Сло-ваччинi та Латви - рiзке зменшення витрат на осв^ у 2016 р., а витрати в Лшш впро-довж усього перiодy мають cтрибкоподiб-ний характер.

Авторами робiт (Schultz, 1960, Dec.; Schulz, 1961; Becker, 1964; Becker, 1975) доведено прямий вплив рiвня квалiфiкацil населення на економiчне зростання в кра!-ш. У сучасних доcлiдженняx (UNESCO, 2016, с. 47-48; Hanushek, Jamison D., Jamison E., Woessmann, 2008) також ствер-джуеться, що саме виcококвалiфiкований персонал значною мiрою впливае на зб> льшення обсягу ВВП у перюди економiч-ного зростання. Тому в умовах прискоре-ного розвитку 1ндустрн 4.0 зростае роль виcококвалiфiкованоl працi, яка сприяе впровадженню у виробництво нових тех-нологiй.

На рис. 7 вщображено статистичну залежшсть ВВП на душу населення вщ р> вня квалiфiкацil працюючих у дослщжува-них зарyбiжниx кра1нах протягом 20102016 рр.

У вах розглянутих кра1нах спостер> гаеться строга лшшна залежнicть мiж зб> льшенням обсягу ВВП та зростанням част-ки населення з вищою осв^ою. Про це св> дчать висок значення коефiцiентiв детермшацн: Польща - 0,971, Ecтонiя - 0,9681, Чеxiя - 0,9204, Словаччина - 0,9404, Латвiя - 0,9761, Литва - 0,9267, Словешя - 0,8861. Це дозволяе стверджувати, що високий р>

вень квалiфiкащl населення позитивно по-в'язаний з обсягом ВВП краши, так що пщ-вищення рiвня квалiфiкащl людей сприяе економiчному зростанню.

У цiлому аналiз економiчних показ-никiв вищенаведених кра1н-члешв £С дозволив виявити наявнiсть залежност висо-кого рiвня квалiфiкащl персоналу вщ витрат на вищу осв^, а також обсягу ВВП вщ частки висококвалiфiкованого населення. З метою пщтвердження висунуто! гшо-тези доцiльно виконати аналогiчнi розра-хунки й оцiнити наявнiсть такого взае-мозв'язку i в шших крашах СС, що може становити предмет подальших дослiджень у цьому напрямь

Висновки. Економiчна теорiя перед-бачае позитивний вплив iнвестицiй в осв^ на рiвень квалiфiкацil людей, яка, у свою чергу, пщвищуе продуктившсть працi та, за шших рiвних умов, сприяе стабiльному економiчному зростанню. Однак на прак-тищ, з урахуванням рiзних обставин, у тому чи^ рiвня науково-техшчного розвитку та характеру шституцшного середови-ща, не всi краши можуть цього досягти, i приклад тому - Украша.

Встановлено, що частка висококва-лiфiкованого населення в Укрш'ш протягом 2007-2018 рр. поступово зростае, що можна було б вважати непоганою базою для фор-мування STEM-персоналу та пiдвищення нащонально1 продуктивностi пращ, якби одночасно не знижувалися реальш витрати на вищу освiту, пщвищення квалiфiкацil та переквалiфiкацiю людей.

Так, за останш 5 рокiв (20152019 рр.) витрати на осв^ в Укрш'ш в реальному обчисленш скоротилися майже на 50%, причому бiльшою мiрою - з боку держави. Частково це пояснюеться реформою системи осв^и, яка, згщно iз задумом, мае пщвищити И якiсть. Однак, чи буде ця мета досягнута, поки ощнити складно, а зменшення обсягу фшансування, яке обу-мовлюе скорочення кшькост як установ, так i викладачiв вищо1 школи, спостериа-еться вже зараз.

Виявлено зворотну залежнiсть рiвня квалiфiкацil населення вiд витрат на вищу осв^ в Укрш'ш. Тобто, незважаючи на

CS И Sy

clo

>> s/ о H

CS и

и *

ffl S

ffl «

30000 27000 24000 21000 18000 15000

f

w

y = 1099,3x - 241,98 R2 = 0,971

1 1 1

15 17 19 21 23 25 27 Частка населення з вищою освггою в категорй 15-64 роки, %

а) Польща;

к §

40000

35000

е

8 5Х

® ^О 30000

а

и "

Ш й

о

ffl «

25000

20000

•

>

y = 1297,2x + 7963,3 R2 = 0,9204

10 12 14 16 18 20 22

Частка населення з вищою освггою в категорй 15-64 роки, %

Чехгя;

30000

ен а

ел в с-> & а н

25000

ftO

20000

о н

о

15000

y = 1217,2x - 9450,7 R2 = 0,9761

•

Л

>

20 22 24 26 28 30 Частка населення з вищою освггою в категорй 15-64 роки, %

д) Латв1я;

„ 40000

ан 35000 в

&0 30000

sy bd

25000

20000

35000

ен ан 30000

ов аа

® ^О 25000

з

а н

С m

20000

m

15000

Л

Л

y = 2368,2x - 49211 R2 = 0,9681

25 27 29 31 33 35 Частка населення з вищою освггою в категорй 15-64 роки, %

б) Естошя;

35000

нн

ен н

а

ел в

% £

на

30000

ftO

25000

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

CS

® О

с «

m g

m g

20000

y = R 1174x R2 = 0, + 7177 9404 ,7

10 12 14 16 18 20 22 Частка населення з вищою освггою в категорй 15-64 роки, %

г) Словаччина;

а в

Sy

&0

>> ь/ з

35000

30000

25000

20000

15000

i i y = 1327,2x - 14161 R2 = 0,9267

•

ЛГ

25 27 29 31 33 35 Частка населення з вищою освггою в категорй 15-64 роки, %

е) Литва;

1 1 1 1

y = 740,51x + 12530 R2 = 0,8861

r"« •

( "

w « 15 17 19 21 23 25 27 29

Частка населення з вищою освггою в категорй 15-64 роки, %

ж) Словетя

Рисунок 7 - Статистичний взасмозв'язок обсягу ВВП на душу населення та частки висо-коквашфшованого персоналу в окремих зарубгжннх краГнах за 2010-2016 рр.

Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020b; Eurostat, 2020).

зменшення обсягу фiнансування, мае мiсце певне шерцшне зростання частки високо-квалгфгкованого персоналу, що явно супе-речить економiчнiй теорп та практицi ев-ропейських кра!н. Очевидно, що така ситу-ацiя не може тривати довго та загрожуе довгостроковими негативними наслгдками для нацгонально! економiки.

Аналiз вiдповiдних показникiв зару-бiжних краш-члешв GC, у тому числi тих, що мали планову економiку (Польща, Ес-тонiя, Чехiя, Словаччина, Латвiя, Литва, Словенiя), показав не зовам однозначнг, але ближчi до положень економгчно! теорп результати.

У европейських кра!нах загалом (при мiждержавних порiвняннях) не спостергга-еться сильно виражено! залежностi рiвня квалгфгкацп персоналу вгд витрат на освiту та ВВП вщ квалгфгкаци. Проте мае мгсце загальна тенденцiя, згiдно з якою бiльшим витратам на освiту вщповщае вищий рiвень квалгфгкацп людей та бiльшi обсяги ВВП. Цей висновок пгдтверджуеться статистич-ним аналiзом по окремих европейських державах.

У бгльшостг розглянутих кра1н про-стежуеться сильна лшшна залежнiсть рiвня квалгфгкацп персоналу вщ витрат на вищу освiту (кргм Латвп та Литви, у яких при зростаннг рiвня квалгфгкацп вгдзначаеться перiодичне зниження витрат в окремi роки дослiджуваного перiоду1). Аналогiчно по всгх кра1нах виявлено ще бгльш сильну лг-

1 У Латви це пов'язано зi скороченням чи-сельностi студентiв (на 17% за 2010-2016 рр.) (OECD, 2019a, с. 6-7) та реформою вищо! освгти, в результат яко! в 2015 р. була введена нова модель фгнансування вищо! освгги, спрямована на шдвищення !! якостг, а в 2016 р. - модель оплати пращ викладачгв, оргентована на шдвищення яко-стг !х роботи й ефективне використання державного фшансування (OECD, 2017a, с. 4-6). На У Литвг коливання фшансування вищо! освгти зна-чною мгрою обумовлене демографгчною ситуацг-ею, яка призвела до зменшення кглькостг студенев вищо! школи (на 32% за 2010-2016 рр.). Це, у свою чергу, спричинило певне скорочення кгль-костг як викладачгв, так i вищих навчальних зак-ладгв. До того ж у Лита обсяг державного фгнан-сування вищо! освгти е невеликим - 1,1% вгд ВВП кра!ни (OECD, 2019b, с. 2; OECD, 2017b, с. 18).

нгйну залежнгсть ВВП вгд ргвня квалгфгка-цг! людей.

Отже, аналгтично пгдтверджено ггпо-тезу про те, що кра!ни Свропи, якг зацгкав-ленг в бгльших обсягах фгнансування вищо! освгти (шдвищення квалГфгкаци та перек-валгфгкащя персоналу), забезпечують збг-льшення частки висококвалгфгковано! правд та в результат (з урахуванням наявного ргвня розвитку технгки i технологгй) дося-гають зростання показника ВВП на душу населення.

Виявлена зворотна залежнгсть частки висококвалгфгкованого персоналу вгд реа-льних витрат на вищу освгту в Укршш не може вважатися нормальним явищем, тим бгльше в умовах Четверто! промислово! революцп. Скорочення реальних витрат на вищу освгту в Укра!ш на тлг незначного зростання кшькостг висококвалгфгкованого населення (з урахуванням проблем якостг освгти) знижуе ll можливостг в частинг фо-рмування STEM-персоналу та забезпечен-ня економгчного зростання на основг ново! технгки г технологгй. Якщо уряд кра!ни мае на мет прискорений розвиток нацгонально! промисловостг на шновацшнш основг, то йому необхгдно переглянути ставлення до державного фгнансування вищо! освгти, а також стимулювання розвитку приватного фгнансування, поки не вгдбулися незворот-нг змгни в якостг людського капгталу.

З метою визначення конкретних шляхгв виргшення поставлених завдань не-обхщш подальшг науковг дослгдження, у тому числг з використанням методгв мате-матичного моделювання, спрямованг на одержання кглькгсних оцгнок очгкувано! вгддачг вгд збгльшення вкладень у людсь-кий капгтал Укра!ни.

Л1тература

Аналгтичний центр CEDOS (2019). Аналгз бюджету освгти та науки за 20132019 рр. В рамках 1шщативи з розвитку аналгтичних центргв в Укра!ш. CEDOS. URL: https://cedos.org.ua/system/articles/p dfvs/000/000/365/original/%D0%91%D1 %8E%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D1% 82_%D0%BE%D1%81%D0%B2%D1 %9 6%D1%82%D0%B8 %D 1%82%D0%B0

-Економжа npoMueMoeoemi ^m' Экономика промышленности-

ISSN 1562-109X Econ. promisl. 115

o/oD0o/oBDo/oD0%B0%D1%83%D0%BA% D0%B8_2019.pdf?1564067629 (дата звер-нення: 04.09.2020).

Вишневський В.П., BieqbKa О.В., BiembKrä О.А., Воргач О.А., Гаркушенко О.М., Даав А.Ф., Занiздра М.Ю., Збаразська Л.О., Князев С.!, Кравченко С.1., Липницький Д.В., Ма-дих А.А., Мазур Ю.О., Нiкiфорова В.А., Охтень О.О., Соколовська О.В., Турла-кова С.С., Чекша В.Д., Шевцова Г.З., Щетшова Т.В. (2019). Смарт-промис-ловкть: напрями становлення, проб-леми i ршення: монографiя; за ред. В.П. Вишневського. Кшв: НАН Укра!ни, 1н-т економiки пром-стг 470 с.

Вишневський О.С. (2020). Вплив цифров> заци на промисловiсть: проблеми визна-чення в кра!нах GC. Економжа про-мисловоcmi. № 1(89). С. 31-44. doi: http://doi.org/10.15407/econindustry2020.0 1.031

Верховна Рада Укра!ни (2017). Про освггу: Закон Укра!ни вiд 05.09.2017 р. № 2145-VIII. Верховна Рада Украши. URL: https://zakon.rada. gov. ua/laws/show/2145-19 (дата звернення: 16.06.2020).

Всемирный экономический форум. (2019). Четвертая промышленная революция. Целевые ориентиры развития промышленных технологий и инноваций. Информационный документ. Материал подготовлен совместно с McKinsey & Company. Всемирный экономический форум. 48 p. URL: http://www3.weforum.org /docs/WEF_%D0%A7%D0%B5%D1%82 %D0%B2%D0%B5%D1 %80%D1%82%D 0%B0%D1 %8F_%D0%BF%D1%80%D0 %BE%D0%BC%D1 %8B%D1 %88%D0% BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0% B0%D1 %8F%20%D1%80%D0%B5%D0 %B2%D0%BE%D0%BB%D1 %8E%D1% 86%D0%B8%D1%8F.pdf (дата звернення: 10.07.2020).

Державна служба статистики Украши (2020). URL: http://www.ukrstat.gov.ua/ (дата звернення: 22.05.2020).

Кабшет Мiнiстрiв Украши (2019). Про роз-подш видаткiв державного бюджету мiж закладами вищо! освiти на основi показ-никiв !х осв^ньо!, науково! та мiжнаро-дно! дiяльностi: Постанова КМУ вiд 24

грудня 2019 р. № 1146. Кабшет мШст-рiв Украши. URL: https://zakon.rada.gov. ua/laws/show/1146-2019-%D0%BF (дата звернення: 16.06.2020).

Кабшет Мiнiстрiв Укра!ни (2020). Деякi питання запровадження шдикативно! собiвартостi: постанова КМУ вiд 03 бе-резня 2020 р. № 191. Кабшет мiнiстрiв Украши. URL: https://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/191-2020-%D0%BF (дата звернення: 16.06.2020).

НАЗЯВО (2020). Рiчний зв^ Нащонально-го агентства iз забезпечення якостi вищо! освiти за 2019 рш. Кшв: Нащ-ональне агентство iз забезпечення якос-тi вищо! осв^и. 2020. 244 с. URL: https://naqa.gov.ua/wp-content/uploads/20 20/02/%D0%97%D0%B2%D1 %96%D1% 82-2020.pdf (дата звернення: 04.09. 2020).

Освiта (2015). Навантаження на викладачiв вишiв зменшиться. Реформа вищо! освь ти. Osvita.ua. URL: http://osvita.ua/vnz/ reform/45788/ (дата звернення: 16.06. 2020).

Осв^а (2019). МЫстр осв^и: у нас забага-то ушверситетв. Реформа вищо! освь ти. Osvita.ua. URL: http://osvita.ua/vnz/ reform/66755/ (дата звернення: 16.06. 2020).

Панькова О.В., 1щенко О.В., Касперович О.Ю. (2020). Сфера пращ та зайняткть в умовах цифрово! трансформаций прю-ритети для Укра!ни в контекстi глобаль-них трендiв i становлення 1ндустри 4.0. Економта промисловостi. № 2 (90). С. 133-160. doi: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.02.133

Форд М. (2016). Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы. Москва: Альпина нон-фикшн. 430 с.

Шваб К. (2016). Четвертая промышленная революция. Москва: Эксмо. 138 с.

Agolla J. E. (2018). Human Capital in the Smart Manufacturing and Industry 4.0 Revolution. Digital Transformation in Smart Manufacturing. Pp. 41-58. URL: https://www.researchgate.net/publication/3 23462668_Human_Capital_in_the_Smart_ Manufacturing_and_Industry_40_Revolu tion (дата звернення: 10.07.2020).

Becker G. (1964). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. New York: National Bureau of Economic Research. 187 p.

Becker G. (1975). Investment in Human Capital: Effects on Earnings. URL: http ://www.nber. org/chapters/c3733.pdf (дата звернення: 10.07.2020).

Benesovaa A., Tupa J. (2017). Requirements for Education and Qualification of People in Industry 4.0. Procedia Manufacturing. No 11. Pp. 2195-2202.

Deloitte (2018). Preparing tomorrow's workforce for the Fourth Industrial Revolution. For business: A framework for action. Deloitte. 58 p. URL: https://www2.deloitte. com/content/dam/Deloitte/global/Documen ts/About-Deloitte/gx-preparing-tomorrow-workforce-for-4IR.pdf (дата звернення: 10.07.2020).

Eurostat. (2020). Population by educational attainment level, sex and age. Eurostat. URL: http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/ nui/submitViewTableAction.do (дата звернення: 22.05.2020).

Frey C., Osborne M. (2013). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? URL: http://www.oxford martin.ox. ac.uk/downloads/academic/futu re-of-employment.pdf (дата звернення: 23.04.2020).

Grossman M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political Economy. No 2. Pp. 223-255.

Hanushek E., Jamison D., Jamison E., Woess-mann L. (2008). Education and Economic Growth. Education Next. Vol. 8. No 2. 70 p. URL: https://www.educationnext.org/files/ ednext_20082_62.pdf (дата звернення: 18.07.2020).

IZA (2018). New Education Models for the Workforce of the Future. IZA Policy Paper. No 143. 14 p. URL: http://ftp.iza.org/pp 143.pdf (дата звернення: 10.07.2020).

Kokotovic F. (2016). A panel regression analysis of human capital relevance in selected Scandinavian and SE European countries. UTMS Journal of Economics. Vol. 7 (1).

Pp. 13-24. URL: https://www.econstor.eu/ bitstream/10419/174140/1/869224395.pdf (дата звернення: 12.07.2020).

ManpowerGroup, (2019). Humans Wanted: Robots Need You. Skills revolution 4.0. ManpowerGroup. URL: https://www.man powergroup.com/wps/wcm/connect/84b36 237-eb5e-460b-bd52-35c28ab187a9/MP G_WEF_SkillsRevolution_4.0_paper_lo. pdf?MOD=AJPERES&CONVERT_TO=U RL&CACHEID=84b36237-eb5e-460b-bd 52-35c28ab187a9 (дата звернення: 10.07. 2020).

Nordhaug O. (1993). Human Capital in Organizations: Competence, Training and Learning. Oslo: Scandinavian University Press. 288 p.

OECD (2017a). Education policy outlook: Latvia. OECD Publishing, Paris. 28 p. URL: http://www.oecd.org/education/Edu cation-Policy-Outlook-Country-Profile-Latvia.pdf (дата звернення: 20.07.2020).

OECD (2017b). Education in Lithuania. OECD reviews of national policies for education. 28 p. URL: https://www.oecd.org/ education/school/Education-in-Lithuania-2017-highlights.pdf (дата звернення: 20.07.2020).

OECD (2019a). Education at a Glance 2019: Latvia. OECD indicators. OECD Publishing, Paris. 10 p. URL: https://www.oecd. org/education/education-at-a-glance/EAG 2019_CN_LVA.pdf (дата звернення: 20.07.2020).

OECD (2019b). Education at a Glance 2019: Lithuania. OECD indicators, OECD Publishing, Paris. 6 p. URL: https://www.oecd. org/education/education-at-a-glance/EAG 2019_CN_LTU.pdf (дата звернення: 20.07.2020).

OECD (2020a). Educational finance indicators. Financial resources invested in education. Education and Training. OECD. URL: https://stats.oecd.org/Index.aspx? Da taSetCode (дата звернення: 22.05.2020).

OECD (2020b). Productivity. Level of GDP per capita and productivity. OECD. URL: https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSet

Code=PDB_LV (дата звернення: 22.05. 2020).

Pelinescu E. (2015). The impact of human capital on economic growth. Procedía Economics and Finance. No 22. Pp. 184-190.

Radulescu M., Fedajev A., Sinisi C. I., Popes-cu C., Iacob S. E. (2018). Europe 2020 Implementation as Driver of Economic Performance and Competitiveness. Panel Analysis of CEE Countries. Sustainability. 10 (3): 566. 20 p. URL: https://www.rese archgate.net/publication/323423390_Europe _2020_Implementation_as_Driver_of_Eco nomic_Performance_and_Competitiveness_ Panel_Analysis_of_CEE_Countries (дата звернення: 12.07.2020).

Romer P. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy. Vol. 98(5). Pp. 71-102.

Schulz T. (1960, Dec.). Capital Formation by Education. Journal of Political Economy. Vol. 68. No 6. Pp. 571-583.

Schultz T. (1961). Investment in Human Capital. The American Economic Review. Vol. 51. No 1. Pp. 1-17.

Stiglitz J. (2014). Unemployment and Innovation. URL: https://www.nber.org/papers/ w20670.pdf (дата звернення: 23.04.2020).

Teixeira A., Queirosb A. (2016, October) Economic growth, human capital and structural change: A dynamic panel data analysis. Research Policy. Vol. 45 (8). Pp. 16361648. URL: https://www.researchgate.net/ publication/302479335_Economic_grow th_human_capital_and_structural_change_ A_dynamic_panel_data_analysis (дата звернення: 12.07.2020).

The World Bank (2020). World Development Indicators database. The World Bank. URL: https://databank.worldbank.org/ source/world-development-indicators (дата звернення: 04.09.2020).

Thurow L. C. (1970). Investment in Human Capital. Wadsworth Series in Labor Economics and Industrial Relations. Belmont, California, Wadsworth Publishing Company, Inc. 145 p.

UNESCO (2016). Education for people and planet: creating sustainable futures for all. Global education monitoring report.

UNESCO Publishing. 595 p. URL: https://www.gcedclearinghouse.org/sites/ default/files/resources/245752e.pdf (дата звернення: 18.07.2020).

References

Analytical Center CEDOS (2019). Analysis of Education budget for the 2013-2019 bien-nium. The initiative for the development of analytical centers in Ukraine. CEDOS. Retrieved from: https://cedos.org.ua/system/ articles/pdfvs/000/000/365/original/%D0% 91%D 1 %8E%D0%B4%D0%B6%D0%B 5 %D 1%82_%D0%BE%D 1%81%D0%B2% D 1%96%D 1 %82%D0%B 8_%D 1%82%D0 %B0_%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0 %BA%D0%B8_2019.pdf? 1564067629 [in Ukrainian].

Vyshnevskyi, V.P., Viitska, O.V., Viitskiy, O.A., Vorhach, O.A., Harkushenko, O.M., Dasiv, A.F., Zanizdra, M.Yu., Zbarazska, L.O., Knia-ziev, S.I., Kravchenko, S.I., Lypnyts-kyi, D. V., Madykh, A.A., Mazur, Yu.O., Nikiforova, V.A., Okhten, O.O., Sokolov-ska, O.V., Turlakova, S. S., Chekina, V.D., Shevtsova, H.Z., & Shchetilova, T.V. (2019). Smart industry: direct formation, problems and solutions. In V. P. Vyshnevskyi (Ed.). Kyiv: Institute of Industrial Economics of NAS of Ukraine, 470 p. [in Ukrainian].

Vyshnevskyi, O. (2020). Impact of digitaliza-tion on industry: problems of definitionin EU countries. Econ. promisl., 1(89), рр. 31-44. doi: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.01.031 [in Ukrainian].

Verkhovna Rada of Ukraine (2017). Law of Ukraine: On education of September 5, № 2145-VIII. Verkhovna Rada of Ukraine. Retrieved from: https://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/2145-19 [in Ukrainian].

World Economic Forum (2019). Fourth Industrial Revolution Beacons of Technology and Innovation in Manufacturing. White Paper. In collaboration with McKinsey & Company. World Economic Forum, 48 p. Retrieved from: http://www3.weforum.org/ docs/WEF_%D0%A7%D0%B5%D1%82 %D0%B2%D0%B5%D1 %80%D1%82%D 0%B0%D1%8F %D0%BF%D1%80%D0

%BE%D0%BC%D1 %8B%D1 %88%D0% BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0% B0%D1 %8F%20%D1%80%D0%B5%D0 %B2%D0%BE%D0%BB%D1 %8E%D1% 86%D0%B8%D1%8F.pdf [in Russian],

State Statistics Service of Ukraine (2020). Retrieved from: http://www.ukrstat.gov.ua/ [in Ukrainian].

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

The Cabinet of Ministers of Ukraine (2019). Resolution: On the distribution of state budget expenditures between higher education institutions on the basis of indicators of their educational, scientific and international activities of December 24, № 1146. The Cabinet of Ministers of Ukraine. Retrieved from: https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/1146-2019-%D0%BF [in Ukrainian].

The Cabinet of Ministers of Ukraine (2020). Resolution: Some issues of introducing indicative cost on March 3, № 191. The Cabinet of Ministers of Ukraine. Retrieved from: https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/191 -2020-%D0%BF [in Ukrainian].

NAQA (2020). Annual report of the National Agency for Higher Education Quality Assurance for 2019. Kyiv: the National Agency for Higher Education Quality Assurance. 2020. 244 p. URL: https://naqa.gov.ua/wp-content/uploads/ 2020/02/%D0%97%D0%B2%D1%96%D1 %82-2020.pdf [in Ukrainian].

Osvita (2015). The burden on university teachers will decrease. Higher education reform. Osvita.ua. Retrieved from: http://osvita. ua/vnz/reform/45788/ [in Ukrainian].

Osvita (2019). Minister of Education: we have too many universities. Higher education reform. Osvita.ua. Retrieved from: http://osvi ta.ua/vnz/reform/66755/ [in Ukrainian].

Pankova, O., Ishchenko, O., & Kasperovich, O. (2020). Labour and employment in a digital transformation: priorities for Ukraine in the context of global trends and formation of Industry 4.0. Econ. promisl., 2(90), pp. 133-160. doi: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.02.133 [in Ukrainian].

Ford, M. (2016). Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future.

Moskow: Alpina non-fiction, 430 p. [in Russian].

Shvab, K. (2016). Fourth industrial revolution. Moskow: Eksmo, 138 p. [in Russian].

Stiglitz, J. (2014). Unemployment and Innovation. Retrieved from: https://www.nber. org/papers/w20670.pdf

Agolla, J. E. (2018). Human Capital in the Smart Manufacturing and Industry 4.0 Revolution. Digital Transformation in Smart Manufacturing, pp. 41-58. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publica tion/323462668_Human_Capital_in_the_ Smart_Manufacturing_and_Industry_40_ Revolution

Becker, G. (1964). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. New York: National Bureau of Economic Research, 187 p.

Becker, G. (1975). Investment in Human Capital: Effects on Earnings. Retrieved from: http ://www. nber. org/chapters/c3733.pdf

Benesovaa, A., Tupa, J. (2017). Requirements for Education and Qualification of People in Industry 4.0. Procedia Manufacturing, No 11, pp. 2195-2202.

Deloitte (2018). Preparing tomorrow's workforce for the Fourth Industrial Revolution. For business: A framework for action. De-loitte, 58 p. Retrieved from: https://www2. deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/ Documents/About-Deloitte/gx-preparing-tomorrow-workforce-for-4IR.pdf

Eurostat (2020). Population by educational attainment level, sex and age. Eurostat. Retrieved from: http://appsso.eurostat.ec.euro pa.eu/nui/submitViewTableAction.do (accessed: 22.05.2020).

Frey, C., & Osborne, M. (2013). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Retrieved from: http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downlo ads/academic/future-of-employment.pdf

Grossman, M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political Economy, 2, pp. 223255.

Hanushek, E., Jamison, D., & Jamison, E., Woessmann L. (2008). Education and

Economic Growth. Education Next, 8(2), 70 p. Retrieved from: https://www.educati onnext.org/education-and-economic-growth/ IZA (2018). New Education Models for the Workforce of the Future. IZA Policy Paper, No 143, 14 p. Retrieved from: http://ftp.iza. org/pp143.pdf Kokotovic, F. (2016). A panel regression analysis of human capital relevance in selected Scandinavian and SE European countries. UTMS Journal of Economics, 7 (1), pp. 13-24. Retrieved from: https://www.econ stor.eu/bitstream/10419/174140/1/8692243 95.pdf

ManpowerGroup (2019). Humans Wanted: Robots Need You. Skills revolution 4.0. ManpowerGroup. Retrieved from: https://www.manpowergroup.com/wps/wc m/connect/84b36237-eb5e-460b-bd52-35 c28ab187a9/MPG_WEF_SkillsRevolution _4.0_paper_lo.pdf?M0D=AJPERES&C0 NVERT_T0=URL&CACHEID=84b3623 7-eb5e-460b-bd52-35c28ab187a9 Nordhaug, O. (1993). Human Capital in Organizations: Competence, Training and Learning. 0slo: Scandinavian University Press, 288 p. OECD (2017a). Education policy outlook: Latvia. OECD Publishing, Paris. 28 p. Retrieved from: http://www.oecd.org/educa tion/Education-Policy-Outlook-Country-Profile-Latvia.pdf OECD (2017b). Education in Lithuania. OECD reviews of national policies for education. 28 p. Retrieved from: https://www.oecd.org/education/school/ Education-in-Lithuania-2017-highlights. pdf

OECD (2019a). Education at a Glance 2019: Latvia. OECD indicators. OECD Publishing, Paris. 10 p. Retrieved from: https://www.oecd.org/education/education-at-a-glance/EAG2019_CN_LVA.pdf (accessed: 20.07.2020). OECD (2019b). Education at a Glance 2019: Lithuania. OECD indicators, OECD Publishing, Paris. 6 p. Retrieved from: https://www.oecd.org/education/education-at-a-glance/EAG2019_CN_LTU.pdf

OECD (2020a). Educational finance indicators. Financial resources invested in education. Education and Training. OECD. Retrieved from: https://stats.oecd.org/Index. aspx?DataSetCode OECD (2020b). Productivity. Level of GDP per capita and productivity. OECD. Retrieved from: https://stats.oecd.org/Index. aspx?DataSetCode=PDB_LV Pelinescu, E. (2015). The impact of human capital on economic growth. Procedia Economics and Finance, 22, pp. 184-190. Radulescu, M., Fedajev, A., Sinisi, C. I., Po-pescu, C., Iacob, S. E. (2018). Europe 2020 Implementation as Driver of Economic Performance and Competitiveness. Panel Analysis of CEE Countries. Sustainabili-ty, 10 (3):566, 20 p. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/3 23423390_Europe_2020_Implementation_ as_Driver_of_Economic_Performance_and _Competitiveness_Panel_Analysis_of_CE E_Countries Romer, P. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 98(5), pp. 71-102. Schulz, T. (1960, Dec.). Capital Formation by Education. Journal of Political Economy, 68(6), pp. 571-583. Schultz, T. (1961). Investment in Human Capital. The American Economic Review, 51 (1), pp. 1-17. Stiglitz J. (2014). Unemployment and Innovation. URL: https://www.nber.org/papers/ w20670.pdf Teixeira, A., Queirosb A. (2016, October) Economic growth, human capital and structural change: A dynamic panel data analysis. Research Policy, 45 (8), pp. 16361648. Retrieved from: https://www.researc hgate.net/publication/302479335_Econo mic_growth_human_capital_and_structural _change_A_dynamic_panel_data_analysis The World Bank (2020). World Development Indicators database. The World Bank. Retrieved from: https://databank.worldbank. org/source/world-development-indicators Thurow, L. C. (1970). Investment in Human Capital. Wadsworth Series in Labor Economics and Industrial Relations. Belmont,

California, Wadsworth Publishing Company, Inc. 145 p. UNESCO (2016). Education for people and planet: creating sustainable futures for all.

Global education monitoring report. UNESCO Publishing, 595 p. Retrieved from: https://www.gcedclearinghouse.org/ sites/default/files/resources/245752e.pdf

Виктория Денисовна Чекина,

канд. экон. наук, старший научный сотрудник E-mail: vdchekina@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-2118-901X; Елена Анатольевна Воргач,

аспирант

Институт экономики промышленности НАН Украины ул. Марии Капнист, 2, г. Киев, 03057, Украина E-mail: vorgach.lena@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-3686-4858

ВЛИЯНИЕ РАСХОДОВ НА ОБРАЗОВАНИЕ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ:

ЭМПИРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА

В статье выполнены анализ и оценка зависимости повышения уровня квалификации населения от объема расходов на высшее образование в Украине и отдельных зарубежных странах, а также обосновано влияние высшего образования на экономический рост.

Установлено, что в Украине доля населения с высшим образованием, отражаемая в официальной статистике, ежегодно растёт. При этом за 2015-2019 гг. общие расходы на высшее образование в реальном исчислении снизились почти на 50%, причём в большей степени - со стороны государства, что повлекло за собой сокращение количества как учреждений, так и преподавателей высшей школы. На этом фоне всё еще наблюдается определённый инерционный рост доли высококвалифицированного персонала. Такая ситуация явно противоречит экономической теории и практике многих европейских стран, где в связи с Четвёртой промышленной революцией весьма актуальным признано увеличение финансирования высшего образования для решения проблемы дефицита STEM-персонала.

Результаты анализа влияния финансирования высшего образования на рост ВВП в ряде зарубежных стран показали общую тенденцию, при которой большим расходам на образование соответствует более высокий уровень квалификации людей и большие объемы ВВП. Однако сильно выраженной зависимости квалификации населения от расходов на образование и ВВП от квалификации при межгосударственных сравнениях не установлено, что объясняется историческими особенностями развития отдельных экономик, спецификой национальных рынков труда и др. Этот вывод подтверждается статистическим анализом по отдельным странам-членам ЕС, в том числе имевших в прошлом плановую экономику (Польша, Эстония, Чехия, Словакия, Латвия, Литва, Словения). Во многих из них выявлены сильные линейные зависимости уровня квалификации населения от расходов на высшее образование и роста ВВП от уровня квалификации персонала.

С учетом необходимости ускоренного развития национальной промышленности на инновационной основе предлагается пересмотреть подходы к государственному финансированию высшего образования в Украине и стимулированию развития частного финансирования во избежание необратимого ухудшения качества человеческого капитала.

Ключевые слова: Индустрия 4.0, смарт-промышленность, STEM-персонал, высококвалифицированный персонал, высшее образование, расходы на высшее образование, человеческий капитал, экономический рост, ВВП.

JEL: Н24, Н52, 125, 015

Viktoriia D. Chekina,

PhD in Economics, Leading Researcher E-mail: vdchekina@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-2118-901X;

Olena A. Vorhach,

PhD student

Institute of Industrial Economics of the NAS of Ukraine 2 Maria Kapnist Street, Kyiv, 03057, Ukraine E-mail: vorgach.lena@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-3686-4858

THE IMPACT OF EDUCATION EXPENDITURES ON ECONOMIC GROWTH:

EMPIRICAL ESTIMATION

The article analyzes and evaluates the dependence of population qualifications upgrading on the amount of higher education expenditure in Ukraine and certain foreign countries, and the impact of higher education on the economic growth is also grounded.

It is determined that the share of the population with higher education in Ukraine which is reflected in official statistics is growing every year. At the same time, over the past 5 years (20152019) the total cost on higher education in real terms were decreased by almost 50%, and to a greater extent it was made by the state, resulting in a reduction in the number of institutions and teachers of higher education. Against this background, a certain inertial increase in the share of highly qualified staff is still observed. This situation clearly contradicts the economic theory and practice of many European countries, where in connection with the Fourth Industrial Revolution the increase in financing of higher education in order to solve the problem of the shortage of STEM- specialists is recognized as highly relevant.

The analysis results of the impact of higher education financing on GDP growth in a number of foreign countries showed that there is a general trend with the higher expenditure on education corresponds to higher population qualification and larger size of GDP. However, no strong dependence of the populations' skills upgrading on education expenditure and no strong dependence of GDP growth on the population qualification upgrading in interstate comparisons has been established which is explained by the historical features of the development of individual economies, the specifics of national labour markets, etc. This conclusion is also confirmed by statistical analysis of individual EU member states, including those that had a planned economy in the past (Poland, Estonia, Czech Republic, Slovakia, Latvia, Lithuania, Slovenia). In many of them strong linear relationships were found between the population qualification level and higher education expenditures, and between GDP growth and the population qualification level.

On the basis of the analysis, taking into account the need for the accelerated development of national industry on an innovative basis, it is proposed to reconsider approaches to public financing of higher education in Ukraine and to stimulating the development of private financing in order to avoid irreversible deterioration in the quality of human capital.

Keywords: Industry 4.0, smart industry, STEM staff, highly qualified staff, higher education, higher education expenditure, human capital, economic growth, GDP.

JEL: H24, H52, I25, O15

OopMam циmувaннн:

HeKma B. Bopran O. A. (2020). BonHB BrnpaT Ha ocBrry Ha eKOHOMinHe 3pocraHHa: eMnipHHHa o^HKa. ExoHOMixa npoMUcnoBocmi. № 3 (91). C. 96-122. doi: http://doi.org/10. 15407/econindustry2020.03.096

Chekina, V., & Vorhach, O. (2020). The impact of education expenditures on economic growth: empirical estimation. Econ. promisl., 3 (91), pp. 96-122. doi: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.03.096

Hadiumna do peda^ii 14.08.2020 p.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности
Открытая наука