Север и рынок. 2024, № 2.

СЕВЕР И РЫНОК: формирование экономического порядка. 2024. № 2. С. 7-19. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2024, no. 2, pp. 7-19. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ СЕВЕРНЫХ И АРКТИЧЕСКИХ ГОРОДОВ И РЕГИОНОВ Рис. 5 Распределение численности занятых по уровню образования за период 2005-2022 гг. Источник: составлено автором по данным статистики Мурманскстата. URL: https://51.rosstat.gov.ru (дата обращения: 04.01.2024) Применительно к теме исследования все вышесказанное означает, что снижение охвата населения высшим образованием компенсируется, с одной стороны, возрастающей отдачей физического капитала через рост уровня технологий, с другой, человеческого капитала через рост качества высшего образования, которое на фоне значительного снижения численности студентов (в 2023 г. (6807 чел.) на 82,1 % к уровню 2005 г. (6807 чел.) становится более ориентированным на потребности регионального рынка труда и уровень развития современных технологий. При этом, как видно из графика (см. рис. 3), в 2023 г. ( е = 0,908) произошло снижение (хотя и не значительное) уровня отдачи по отношению к 2022 г. ( е = 0,916) на экономически рост по данному показателю, что сигнализирует о начале негативной тенденции, которая требует дополнительного исследования, так как может перерасти в негативно устойчивый тренд. На рисунке 4 представлен график макро­ экономической образовательной экстерналии для тестируемой модели (3), характеризующей влияние эффекта масштаба образовательной сети на экономический рост. Макроэкономическая образовательная экстерналия, характеризующая эффект отдачи от масштаба образовательной сети на экономический рост, описывает через показатель эластичности е взаимосвязь между динамикой (снижением) охвата населения высшим образованием (по показателю численности студентов на 1000 человек населения) и результатами экономического роста (по показателю ВРП на душу населения). Отдача от масштаба представлена степенью однородности функции (3), характеризующей эффект отдачи запаса человеческого капитала через высшее образование на экономический рост, где коэффициенты эластичности больше единицы 1 < е е [1,560,1,402,...,1,035] характеризуют снижение отдачи, а коэффициенты меньше единицы 1> е е [0,991,...,0,916], соответственно, возрастающую отдачу за счет повышения качества образования, которое становится более ориентированным на потребности экономики и рост уровня технологий. Из приведенных выше рассуждений и в русле полученных результатов следует, что высшее образование в Мурманской области в последние годы (начиная с 2019 г.) стало более ориентировано на конкретные потребности регионального рынка труда (включая уровень развития технологий) и, соответственно, лучше капитализироваться как на микро- (индивидуальном), так и на макроуровнях, что проявляется в росте заработной платы и росте нормы доходности на единицу труда одного работника. Это подтверждается как эмпирическими данными самой тест-модели (3), где получили довольно высокое значение коэффициента детерминации (R2 = 0,91) по итогам проведенной регрессии (см. рис. 4), так и данными официальной статистики показателей роста производительности труда (см. табл. 2), включая изменение структуры занятости региона в пользу работников с высшим образованием (см. рис. 5). Втаблице 2 представлены данные, характеризующие ВРП на душу населения в пересчете на количество фактически отработанного времени на рабочих местах за период 2019-2023 гг. Также на это указывает рост доли работников с высшим образованием в структуре занятости Мурманской области, представленный на рис. 5. ©Агарков С. А., 2024 15