Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка

У статті здійснено аналіз та оцінку залежності підвищення рівня кваліфікації населення від обсягу витрат на вищу освіту в Україні та зарубіжних країнах, а також обґрунтовано вплив вищої освіти на економічне зростання.Встановлено, що частка населення з вищою освітою в Україні, яка відображається в оф...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2020
Main Authors:	Чекіна, В.Д., Воргач, О.А.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут економіки промисловості НАН України 2020
Series:	Економіка промисловості
Subjects:	Соціально-економічні проблеми розвитку промисловості
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/171839
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка / В.Д. Чекіна, О.А. Воргач // Економіка промисловості. — 2020. — № 3 (91). — С. 96–122. — Бібліогр.: 43 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-171839
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1718392020-10-09T01:26:21Z Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка Чекіна, В.Д. Воргач, О.А. Соціально-економічні проблеми розвитку промисловості У статті здійснено аналіз та оцінку залежності підвищення рівня кваліфікації населення від обсягу витрат на вищу освіту в Україні та зарубіжних країнах, а також обґрунтовано вплив вищої освіти на економічне зростання.Встановлено, що частка населення з вищою освітою в Україні, яка відображається в офіційній статистиці, щорічно зростає. Протягом 2015-2019 рр. загальні витрати на вищу освіту в реальному обчисленні знизилися майже на 50%, причому більшою мірою - з боку держави, що спричинило скорочення кількості як установ, так і викладачів вищої школи. На цьому тлі все ще спостерігається певне інерційне зростання частки висококваліфікованого персоналу. Така ситуація суперечить економічній теорії та практиці багатьох європейських країн, де у зв'язку з Четвертою промисловою революцією вельми актуальним визнано збільшення фінансування вищої освіти для вирішення проблеми дефіциту STEM-персоналу.Результати аналізу впливу фінансування вищої освіти на зростання ВВП у зарубіжних країнах свідчать про загальну тенденцію, згідно з якою більшим витратам на освіту відповідає вищий рівень кваліфікації людей і більші обсяги ВВП. Однак сильно вираженої залежності рівня кваліфікації населення від витрат на освіту та ВВП від рівня кваліфікації при міждержавних порівняннях не встановлено, що пояснюється історичними особливостями розвитку окремих економік, специфікою національних ринків праці тощо. Цей висновок підтверджується статистичним аналізом по окремих країнах-членах ЄС, у тому числі по тих країнах, які в минулому мали планову економіку (Польща, Естонія, Чехія, Словаччина, Латвія, Литва, Словенія). У багатьох із них виявлено сильні лінійні залежності рівня кваліфікації населення від витрат на вищу освіту та зростання ВВП від рівня кваліфікації персоналу.З урахуванням необхідності прискореного розвитку національної промисловості на інноваційній основі пропонується переглянути підходи до державного фінансування вищої освіти в Україні та стимулювання розвитку приватного фінансування, щоб уникнути незворотного погіршення якості людського капіталу. 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. 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. 2020 Article Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка / В.Д. Чекіна, О.А. Воргач // Економіка промисловості. — 2020. — № 3 (91). — С. 96–122. — Бібліогр.: 43 назв. — укр. 1562-109Х DOI: doi.org/10.15407/econindustry2020.03.096 JEL: H24, H52, I25, O15 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/171839 330.35:331.1:37 uk Економіка промисловості Інститут економіки промисловості НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Соціально-економічні проблеми розвитку промисловості Соціально-економічні проблеми розвитку промисловості
spellingShingle	Соціально-економічні проблеми розвитку промисловості Соціально-економічні проблеми розвитку промисловості Чекіна, В.Д. Воргач, О.А. Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка Економіка промисловості
description	У статті здійснено аналіз та оцінку залежності підвищення рівня кваліфікації населення від обсягу витрат на вищу освіту в Україні та зарубіжних країнах, а також обґрунтовано вплив вищої освіти на економічне зростання.Встановлено, що частка населення з вищою освітою в Україні, яка відображається в офіційній статистиці, щорічно зростає. Протягом 2015-2019 рр. загальні витрати на вищу освіту в реальному обчисленні знизилися майже на 50%, причому більшою мірою - з боку держави, що спричинило скорочення кількості як установ, так і викладачів вищої школи. На цьому тлі все ще спостерігається певне інерційне зростання частки висококваліфікованого персоналу. Така ситуація суперечить економічній теорії та практиці багатьох європейських країн, де у зв'язку з Четвертою промисловою революцією вельми актуальним визнано збільшення фінансування вищої освіти для вирішення проблеми дефіциту STEM-персоналу.Результати аналізу впливу фінансування вищої освіти на зростання ВВП у зарубіжних країнах свідчать про загальну тенденцію, згідно з якою більшим витратам на освіту відповідає вищий рівень кваліфікації людей і більші обсяги ВВП. Однак сильно вираженої залежності рівня кваліфікації населення від витрат на освіту та ВВП від рівня кваліфікації при міждержавних порівняннях не встановлено, що пояснюється історичними особливостями розвитку окремих економік, специфікою національних ринків праці тощо. Цей висновок підтверджується статистичним аналізом по окремих країнах-членах ЄС, у тому числі по тих країнах, які в минулому мали планову економіку (Польща, Естонія, Чехія, Словаччина, Латвія, Литва, Словенія). У багатьох із них виявлено сильні лінійні залежності рівня кваліфікації населення від витрат на вищу освіту та зростання ВВП від рівня кваліфікації персоналу.З урахуванням необхідності прискореного розвитку національної промисловості на інноваційній основі пропонується переглянути підходи до державного фінансування вищої освіти в Україні та стимулювання розвитку приватного фінансування, щоб уникнути незворотного погіршення якості людського капіталу.
format	Article
author	Чекіна, В.Д. Воргач, О.А.
author_facet	Чекіна, В.Д. Воргач, О.А.
author_sort	Чекіна, В.Д.
title	Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка
title_short	Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка
title_full	Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка
title_fullStr	Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка
title_full_unstemmed	Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка
title_sort	вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка
publisher	Інститут економіки промисловості НАН України
publishDate	2020
topic_facet	Соціально-економічні проблеми розвитку промисловості
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/171839
citation_txt	Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка / В.Д. Чекіна, О.А. Воргач // Економіка промисловості. — 2020. — № 3 (91). — С. 96–122. — Бібліогр.: 43 назв. — укр.
series	Економіка промисловості
work_keys_str_mv	AT čekínavd vplivvitratnaosvítunaekonomíčnezrostannâempíričnaocínka AT vorgačoa vplivvitratnaosvítunaekonomíčnezrostannâempíričnaocínka
first_indexed	2025-07-15T07:45:42Z
last_indexed	2025-07-15T07:45:42Z
_version_	1837698167498342400
fulltext	–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 96 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) УДК 330.35:331.1:37 http://doi.org/10.15407/econindustry 2020.03.096 Вікторія Денисівна Чекіна, канд. екон. наук, старший науковий співробітник E-mail: vdchekina@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-2118-901X; Олена Анатоліївна Воргач, аспірант Інститут економіки промисловості НАН України вул. Марії Капніст, 2, м. Київ, 03057, Україна E-mail: vorgach.lena@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-3686-4858 ВПЛИВ ВИТРАТ НА ОСВІТУ НА ЕКОНОМІЧНЕ ЗРОСТАННЯ: ЕМПІРИЧНА ОЦІНКА У статті здійснено аналіз та оцінку залежності підвищення рівня кваліфікації насе- лення від обсягу витрат на вищу освіту в Україні та зарубіжних країнах, а також обґрунто- вано вплив вищої освіти на економічне зростання. Встановлено, що частка населення з вищою освітою в Україні, яка відображається в офіційній статистиці, щорічно зростає. Протягом 2015-2019 рр. загальні витрати на вищу освіту в реальному обчисленні знизилися майже на 50%, причому більшою мірою – з боку держави, що спричинило скорочення кількості як установ, так і викладачів вищої школи. На цьому тлі все ще спостерігається певне інерційне зростання частки висококваліфікова- ного персоналу. Така ситуація суперечить економічній теорії та практиці багатьох європей- ських країн, де у зв'язку з Четвертою промисловою революцією вельми актуальним визна- но збільшення фінансування вищої освіти для вирішення проблеми дефіциту STEM- персоналу. Результати аналізу впливу фінансування вищої освіти на зростання ВВП у зарубіж- них країнах свідчать про загальну тенденцію, згідно з якою більшим витратам на освіту відповідає вищий рівень кваліфікації людей і більші обсяги ВВП. Однак сильно вираженої залежності рівня кваліфікації населення від витрат на освіту та ВВП від рівня кваліфікації при міждержавних порівняннях не встановлено, що пояснюється історичними особливос- тями розвитку окремих економік, специфікою національних ринків праці тощо. Цей висно- вок підтверджується статистичним аналізом по окремих країнах-членах ЄС, у тому числі по тих країнах, які в минулому мали планову економіку (Польща, Естонія, Чехія, Словач- чина, Латвія, Литва, Словенія). У багатьох із них виявлено сильні лінійні залежності рівня кваліфікації населення від витрат на вищу освіту та зростання ВВП від рівня кваліфікації персоналу. З урахуванням необхідності прискореного розвитку національної промисловості на інноваційній основі пропонується переглянути підходи до державного фінансування вищої освіти в Україні та стимулювання розвитку приватного фінансування, щоб уникнути не- зворотного погіршення якості людського капіталу. Ключові слова: Індустрія 4.0, смарт-промисловість, STEM-персонал, висококвалі- фікований персонал, вища освіта, витрати на вищу освіту, людський капітал, економічне зростання, ВВП. JEL: H24, H52, I25, O15 СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНІ ПРОБЛЕМИ РОЗВИТКУ ПРОМИСЛОВОСТІ © В. Д. Чекіна, О. А. Воргач, 2020 –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 97 2020, № 3 (91) Ключовим елементом Четвертої про- мислової революції є "розумна" (смарт) промисловість, відома також як Індустрія 4.0, заснована на впровадженні у виробни- цтво цифрових та інших проривних техно- логій, які підвищують вимоги до рівня ква- ліфікації людей, що полягають у володінні глибокими спеціальними знаннями, циф- ровими навичками та ін. У зв'язку з цим посилюється значення STEM-персоналу (від англ. Science, Technology, Engineering and Mathematics – наука, технологія, інже- нерія, математика), здатного не тільки пра- цювати з високотехнологічним обладнан- ням, але і виконувати активну роль у про- цесах управління виробництвом: аналізу- вати великі дані, прогнозувати зміни в ро- боті машин, приймати рішення в режимі реального часу тощо (Benesovaa, Tupa, 2017, с. 2196). Крім освіти та професійних цифрових навичок також важлива здат- ність працюючих освоювати нові кваліфі- кації, комунікувати, постійно адаптуватися до мінливих технологічних умов (Шваб, 2016, с. 30). Таким чином, Індустрія 4.0 висуває нові вимоги до людського капіта- лу, що істотно впливає на сферу освіти та ринок праці. Існують обґрунтовані побоювання (Stiglitz, 2014; Форд, 2016; Frey, Osborne, 2013), що розвиток смарт-промисловості, пов'язаний з автоматизацією та роботизаці- єю виробничих процесів, може призвести, з одного боку, до зростання безробіття, а з іншого – до дефіциту кваліфікованих кад- рів через зміну вимог до їх професійної пі- дготовки і проблеми з організацією їх швидкого навчання та перекваліфікації. Проте останні дані свідчать про те, що за- грозу масового безробіття не слід переоці- нювати. За результатами аналізу діяльності підприємств, які вже впровадили цифрові технології, при поточному рівні технологі- чного розвитку лише близько 5% професій підлягають повній автоматизації та приб- лизно 1/3 окремих завдань можуть бути автоматизовані у 62% професій (Всемир- ный экономический форум, 2019, с. 17). До того ж згідно з опитуваннями, виконаними в 44 країнах світу 2015-2018 рр., зросла частка керівників підприємств, які не пла- нували скорочення персоналу, та зменши- лася частка тих, які очікували скорочення (ManpowerGroup, 2019, с. 3). Це означає, що принаймні на найближчі роки робото- давці не ставлять завдання повністю замі- нити працівників роботами (хоча у зв'язку з пандемією COVID-19 актуальність авто- матизації та роботизації виробничих та ін- ших процесів істотно зростає). При цьому дефіцит "цифрового" пер- соналу (такого, що має сучасні цифрові навички) зберігається, і до 2030 р. прогно- зується його (дефіциту) зростання на 26% у США і на 22% в Європі у всіх галузях про- мисловості (ManpowerGroup, 2019, с. 5). Чимало керівників підприємств уже поси- лили увагу до даної проблеми шляхом ор- ганізації систематичного навчання власно- го персоналу. Для цього використовуються курси підвищення кваліфікації та переква- ліфікації безпосередньо на підприємствах, а також навчання персоналу на стороні за допомогою співпраці з навчальними закла- дами. Як показує досвід деяких країн, інве- стиції в освіту персоналу можуть добре окупатися: наприклад, у Північній Америці вартість витрат на плинність і заміну робо- чих кадрів становить більше 30% від ви- трат на заробітну плату, а вартість витрат на навчання – менше 10% (Manpower- Group, 2019, с. 6). Таким чином, зусилля багатьох підприємств у процесі переходу до Індустрії 4.0 вже спрямовані на інтен- сифікацію процесів інвестування в освіту і перекваліфікацію своїх працівників. Однак для подолання дефіциту STEM-персоналу дій самих підприємств уже недостатньо. Оскільки це мають бути працівники з високим рівнем освіти, важ- лива роль у їх підготовці відводиться дер- жаві, яка зобов‘язана не тільки безпосеред- ньо фінансувати сферу освіти, але і ство- рювати сприятливі умови іншим економіч- ним суб'єктам для інвестування в людський капітал. Аналіз останніх досліджень (IZA, 2018; Deloitte, 2018; Agolla, 2018) дозволив –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 98 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) виокремити завдання, що постають перед державою в цьому напрямі: реформування освіти всіх рівнів під вимоги цифровізації та розвитку нових технологій, його достат- нє пряме бюджетне фінансування, а також непряме фінансування за допомогою на- дання податкових пільг і преференцій тим, хто навчається. При цьому для інтенсивно- го формування STEM-персоналу в першу чергу потрібно звернути увагу на вищу освіту, перекваліфікацію та підвищення кваліфікації дорослого населення. Згідно з наявними оцінками не стіль- ки цифровізація сама по собі сприяє прис- коренню розвитку промисловості й еконо- мічному зростанню країни (Вишневський, 2020, с. 39), скільки людський капітал, тоб- то сукупність знань, умінь і навичок людей (Agolla, 2018). Нові технології у смарт- промисловості є тим інструментом, який без STEM-персоналу не працюватиме ефе- ктивно. Таким чином, здатність розвивати смарт-промисловість і забезпечувати еко- номічне зростання значною мірою зале- жить від організації постійного підвищення кваліфікації працюючих відповідно до роз- витку сучасних технологій, у тому числі цифрових, що актуалізує необхідність ін- вестицій у їх освіту, підвищення кваліфі- кації та перекваліфікацію. Основи сучасної концепції людсько- го капіталу у зв'язку з економічним зрос- танням закладено в дослідженнях Т. Шу- льца (1960, Dec.; 1961) та Г. Беккера (1964; 1975). Зокрема, Т. Шульц (1960, Dec.; 1961), який одним із перших надав визна- чення людському капіталу, розглядаючи інвестиції у знання людей як вкладення в чинники виробництва для отримання дода- ткового продукту, тобто вважав освіту од- ним з основних чинників економічного зростання. Також науковець акцентував увагу на інвестиціях як необхідному захо- ді, що дозволяє поліпшувати якість персо- налу, та досліджував ці вкладення досить широко, не обмежуючись формальною освітою. Роботи Г. Беккера (1964; 1975) задали напрям подальшим дослідженням (Thurow, 1970; Romer, 1990; Nordhaug, 1993; Gross- man, 1972) у сфері теорії людського капіта- лу. Він розглядав інвестиції в освіту як з позиції робітників, яким навчання дозволяє збільшити свої доходи, так і з позиції підп- риємства, яке, вкладаючи в навчання пер- соналу, підвищує продуктивність праці та прибуток, а також з позиції держави, якій освіта людей дозволяє забезпечувати еко- номічне зростання. Значну увагу Беккер приділяв аналізу інвестицій в освіту персо- налу та віддачі від цих інвестицій, оцінці їх впливу на прибуток підприємств і економі- чні вигоди держави. У науковій літературі теорія людсь- кого капіталу набула поширення, а її пос- лідовники продовжують підкреслювати важливість освіти персоналу та необхід- ність інвестицій у нього, обґрунтовуючи це зростанням виробництва та економіки. Од- нак виявити і довести їх прямий взаємоз- в'язок непросто. Інвестиції в освіту не за- безпечують автоматично економічного зростання, багато чого залежить від обста- вин місця та часу, рівня розвитку техніки і технологій, особливостей національного менталітету та культури, у тому числі тех- нічної, якості інституційного середовища та ін. У зв'язку з цим, крім теоретичного аналізу проблеми, значний інтерес станов- лять емпіричні дослідження. Зокрема, аналіз, виконаний Е. Пелі- неску (2015) на основі побудованої моделі впливу людського капіталу на економічне зростання, засвідчив існування тісних вза- ємозв'язків між ВВП на душу населення та інноваційним потенціалом працюючих, а також ВВП на душу населення та кваліфі- кацією, що відповідає концептуальним по- ложенням теорії про позитивний вплив якості людського капіталу на економічне зростання. Разом з тим виявлено негативну кореляцію ВВП на душу населення та ви- трат на освіту, представлених у вигляді ві- дсотка від ВВП, що обґрунтовано неодно- рідністю вибірки країн (їх різним рівнем економічного розвитку). Крім цього, мо- дель показала негативні результати за всі- ма досліджуваними показниками в період світової фінансово-економічної кризи 2008-2009 рр. Проте в цілому автор підтве- –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 99 2020, № 3 (91) рдив позитивний вплив кваліфікації персо- налу на економічне зростання в країні. У роботі А. Тейшейра і А. Кейросб (2016, October) надано динамічну оцінку взаємозв'язку таких показників: ВВП на душу населення, кількість років середньої освіти, частка наукомістких галузей у зага- льній зайнятості, рівень інвестицій у фізи- чний капітал, частка суспільного спожи- вання у ВВП, темпи приросту населення, а також індекси політичних прав і громадян- ських свобод. На основі результатів побу- дови економетричної моделі встановлено, що взаємодія людського капіталу та висо- котехнологічних галузей промисловості позитивно впливає на економічне зростан- ня, проте в країнах із різним рівнем розви- тку це відбувається по-різному. У високо- розвинутих країнах такий взаємозв'язок є позитивним. У країнах із перехідною еко- номікою людський капітал істотно впливає на економічне зростання загалом, але при цьому у високотехнологічних галузях цей взаємозв'язок є негативним. На думку ав- торів, за відсутності в країні високотехно- логічного виробництва наявність високок- валіфікованого персоналу не приведе до прискорення економічного зростання. Виконаний Ф. Кокотовичем (2016) регресійний аналіз залежності ВВП від по- казників людського капіталу у скандинав- ських країнах і Південно-східній Європі засвідчив, що серед відібраних ним змін- них найбільший взаємозв'язок спостеріга- ється між загальними державними витра- тами на освіту та ВВП. При цьому автор відзначає, що найбільшою мірою людський капітал впливає на зростання ВВП у роз- винутих країнах. У дослідженні (Radulescu, Fedajev, Sinisi, Popescu, Iacob, 2018) підкреслено роль вищої освіти в забезпеченні економі- чного розвитку таких країн ЄС, як Польща, Чехія, Словаччина, Угорщина, Болгарія та Румунія. Результати регресійного аналізу впливу вищої освіти на показники еконо- мічної конкурентоспроможності та ВВП на душу населення показали сильну кореля- цію змінної вищої освіти з іншими змінни- ми. Це дозволило авторам дійти висновку про те, що вища освіта не тільки підвищує економічну конкурентоспроможність краї- ни, але і сприяє зростанню ВВП. Отже, у теоретичних й емпіричних дослідженнях загалом підтверджується по- зитивний вплив рівня освіти людей на еко- номічне зростання при врахуванні інших чинників (у тому числі загального рівня розвитку країни). Крім того, в емпіричних роботах вчені відзначають труднощі інтер- претації результатів аналізу для країн із перехідною економікою (з невисоким рів- нем технологічного розвитку) та в періоди економічних криз (Pelinescu, 2015; Teixeira, Queirosb, 2016, October; Kokotovic, 2016; Radulescu, Fedajev, Sinisi, Popescu, Iacob, 2018). Також науковці звертають увагу на те, що взаємодія висококваліфікованого персоналу і нових виробничих технологій може сприяти істотному прискоренню еко- номічного зростання. Питання оцінки впливу обсягів фі- нансування освіти на економічне зростання є актуальними і для України, яка взяла курс на цифровізацію економіки. Як свід- чать результати останніх досліджень (Ви- шневський, ред., 2019, с. 175), Україна має певні перспективи для розвитку національ- ної смарт-промисловості в окремих галу- зях, але на даний момент існує багато ри- зиків, які можуть перешкоджати цьому, у тому числі на внутрішньому ринку праці. У дослідженні (Панькова, Іщенко, Касперович, 2020) акцентовано увагу на проблемах у сфері праці та зайнятості, ви- конано оцінку готовності персоналу до ци- фрових трансформацій на основі індексів світових рейтингів. Також відзначено ная- вність певного потенціалу в цій сфері, хо- ча, за оцінками авторів, на даному етапі його недостатньо для забезпечення відпо- відності персоналу вимогам Індустрії 4.0. Тому одним із пріоритетних напрямів дій науковці вважають подальший розвиток людського капіталу, здатного працювати з новими технологіями, на основі розробки та реалізації стратегії ефективного викори- стання, збереження та розвитку трудового (у тому числі науково-виробничого) поте- нціалу при впровадженні технологій Індус- –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 100 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) трії 4.0, перепідготовки кадрів згідно з принципами STEM. Таким чином, в Україні у зв'язку з розвитком цифрової економіки та станов- ленням смарт-промисловості потреба у ви- сококваліфікованому персоналі зростати- ме, що спрямовує фокус уваги економістів на освіту як на важливий чинник форму- вання людського капіталу й економічного розвитку. У рамках даної статті передбача- ється підтвердити таку гіпотезу: збільшен- ня витрат на вищу освіту приводить до пі- двищення частки висококваліфікованого населення країни, що, у свою чергу, сприяє її економічному зростанню. Метою статті є емпірична оцінка за- лежності підвищення рівня кваліфікації населення від обсягу витрат на вищу освіту в Україні та окремих зарубіжних країнах й обґрунтування впливу вищої освіти на еко- номічне зростання. Структура статті побудована таким чином. Спочатку аналізується та оцінюєть- ся залежність між рівнем витрат на вищу освіту та часткою висококваліфікованого зайнятого населення в Україні, потім − на- явність залежності кваліфікаційного рівня населення від витрат на вищу освіту в за- рубіжних країнах, а також ВВП цих країн від рівня кваліфікації людей. Завершують статтю висновки про поточну ситуацію з фінансуванням вищої освіти в Україні в контексті перспектив формування STEM- персоналу та можливий вплив вищої освіти на економічне зростання. Аналіз та оцінка емпіричних даних про витрати на вищу освіту та частку ви- сококваліфікованого персоналу в Україні Як засвідчив аналіз наукової літера- тури, у багатьох дослідженнях доведено, що основою економічного виробництва є людський капітал, тобто знання та навички людей. У контексті такої постановки пи- тання освіта виступає важливою складо- вою економічного зростання країни. Забез- печення людей освітою, зокрема вищою, потребує з боку держави та приватних осіб значних фінансових вкладень, особливо у підготовку STEM-персоналу. Отже, чим більше у країні витрати на освіту (підви- щення рівня кваліфікації та перекваліфіка- цію) населення, тим у неї більше, за інших рівних умов, можливостей швидше вирі- шити проблему з дефіцитом висококвалі- фікованих кадрів, необхідних для розвитку сучасної промисловості. Оскільки для України розглянуте пи- тання також є актуальним, доцільно вико- нати аналіз та оцінку можливостей держа- ви щодо формування висококваліфіковано- го персоналу. Для цього пропонується дос- лідити, як змінюються витрати на вищу освіту в довгостроковому періоді, як при цьому змінюється частка висококваліфіко- ваного населення країни, та визначити, чи існує залежність рівня кваліфікації від збі- льшення витрат на освіту. Для розрахунку частки висококвалі- фікованого зайнятого населення викорис- тано дані статистичного збірника "Еконо- мічна активність населення України" за 2008-2018 рр. підрозділу "Публікації" роз- ділу "Ринок праці" Держкомстату України (Державна служба статистики України, 2020). Критерії високої та низької кваліфікації зайнятих визначено на основі рівнів освіти, представлених у методологічних роз'яс- неннях статистичного збірника "Економіч- на активність населення України" за 2013 р. У табл. 1 кількість висококваліфіко- ваного зайнятого населення представлена сумою зайнятого населення в категорії 15- 64 роки з повною вищою та базовою ви- щою освітою, а кількість зайнятого низь- кокваліфікованого населення – сумою за- йнятих того самого віку з неповною ви- щою, професійно-технічною, повною зага- льною та базовою загальною середньою освітою, а також із початковою або без освіти взагалі. Оскільки статистичні дані доступні тільки за 2005-2018 рр., подальші розрахунки виконано за вказаний період. Оскільки деякі роки зазначеного пе- ріоду враховують дані з тимчасово окупо- ваних територій АР Крим, Донецької та Луганської областей, перед обчисленням частки висококваліфікованого персоналу в загальній масі зайнятих дані приведено у порівнянний вигляд шляхом розрахунку коефіцієнта переходу на нову звітність за загальною кількістю зайнятих (табл. 2). –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 101 2020, № 3 (91) Таблиця 1 − Показники зайнятості України за рівнем кваліфікації протягом 2005-2018 рр., тис. осіб 1 Рік Зайняті в категорії 15-64 роки З них: висококваліфіковані низькокваліфіковані 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 України, 2020). * Починаючи з 2012 р. дані наведено без урахування тимчасово окупованої території АР Крим. ** Починаючи з 2015 р. дані наведено без урахування тимчасово окупованих територій АР Крим, Доне- цької та Луганської областей. Таблиця 2 − Показники зайнятості України за рівнем кваліфікації протягом 2005-2018 рр. без урахування тимчасово окупованих територій 1 Рік Зайняті всього, тис. осіб Базисні індекси Ланцю- гові індекси З них: висококва- ліфіковані, тис. осіб базисні індекси ланцю- гові індекси низькоква- ліфіковані, тис. осіб базисні індекси ланцю- гові індекси 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 України, 2020). * Дані до 2015 р. наведено без урахування тимчасово окупованої території АР Крим, з 2015 р. – без ура- хування тимчасово окупованих територій АР Крим, Донецької та Луганської областей. При порівнянні даних табл. 2 за дос- ліджуваний період без урахування тимча- сово окупованих територій встановлено, що найбільш різко кількість зайнятого на- –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 102 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) селення знизилася після 2014 р. У розрізі кваліфікаційних рівнів таке зниження спо- стерігалося головним чином за рахунок низькокваліфікованих зайнятих, причому незначне зменшення їхньої чисельності почалося після фінансово-економічної кри- зи 2008-2009 рр., що може бути пов'язано з трудовою міграцією до зарубіжних країн. Разом з тим упродовж усього періоду мало місце повільне зростання кількості насе- лення з високою кваліфікацією. З урахуванням потреб розвитку су- часної економіки на інноваційній основі, а також у зв'язку з розвитком Індустрії 4.0 велике значення має не тільки кількість висококваліфікованого персоналу, але і його якість, зокрема відповідність набутих ним знань і навичок новим вимогам. Однак визначити її рівень дуже складно. Націона- льним агентством із забезпечення якості вищої освіти України здійснено спробу ви- конати її оцінку на основі опитування 183 вітчизняних ВНЗ. Зокрема, проаналізовано систему внутрішнього забезпечення якості вищої освіти за компонентами якості осві- тніх програм, викладання та оцінювання, результатів навчання та робіт здобувачів. Встановлено, що тільки у 68% українських ВНЗ система внутрішнього забезпечення якості вищої освіти існує в повному обсязі, а аналіз її компонентів дозволив виявити окремі проблеми в цій сфері (докладніше див. (НАЗЯВО, 2020, с. 61-75). З урахуван- ням цього закладам запропоновано перелік відповідних рекомендацій (НАЗЯВО, 2020, с. 76-78). Проте проблему комплексних кількісних оцінок якості української вищої освіти в динаміці, які можна було б вико- ристовувати у статистичних розрахунках, поки не вирішено. Для визначення ступеня впливу ви- трат на вищу освіту на зростання кількості висококваліфікованого персоналу проана- лізовано стан фінансування вищої освіти в Україні в досліджуваному періоді. Підроз- діли "Публікації" та "Сателітний рахунок освіти в Україні" (2017-2018 рр.) розділу "Освіта" статистичного збірника Держком- стату України "Національні рахунки освіти України у 2016 році" (2007-2016 рр.) (Дер- жавна служба статистики України, 2020) містять достатньо даних щодо фінансуван- ня вищої освіти не тільки в розрізі держав- них та недержавних витрат, а також витрат на перший та другий етапи вищої освіти (відповідні рівням 5-8 МСКО 20111). Згідно з методологічними роз'яснен- нями збірника (Державна служба статисти- ки України, 2020) витрати державного сек- тору на вищу освіту фінансуються за раху- нок коштів державного та місцевих бю- джетів, а витрати недержавного сектору – за рахунок коштів приватних підприємств і домогосподарств. Витрати на перший етап вищої освіти включають витрати на освіту у вищих навчальних закладах I-IV рівнів акредитації для здобуття відповідного сту- пеня. Витрати на другий етап вищої освіти (післявища) – це витрати на навчання в ас- пірантурі та докторантурі та на післядип- ломну освіту (підвищення кваліфікації, пе- рекваліфікація), що здійснюються в уста- новах III-IV рівнів акредитації, зокрема в академіях, інститутах, центрах підвищення кваліфікації, перепідготовки, удосконален- ня та ін. На основі наведеної інформації роз- раховано: витрати на перший і другий етапи вищої освіти, кожен з яких включає держа- вні та недержавні витрати; окремо державні та недержавні ви- трати, які включають витрати на обидва етапи вищої освіти (табл. 3). Сума як перших, так і других являє собою значення загальних витрат на вищу освіту в Україні. Оскільки вихідні дані до- ступні з 2007 р., подальші розрахунки що- до витрат на вищу освіту та порівняння їх із часткою висококваліфікованого насе- лення виконано починаючи із зазначеного року. 1 Міжнародна стандартна класифікація освіти затверджена у 2011 р. на Генеральній кон- ференції ЮНЕСКО та включає 8 рівнів освіти, де рівні 5-8 відповідають усім етапам здобуття ви- щої освіти. Призначена для зіставлення даних щодо освіти на міжнародному рівні. Державна служба статистики України також використовує МСКО 2011 при складанні даних щодо рівнів освіти. –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 103 2020, № 3 (91) Таблиця 3 − Статистичні дані щодо витрат на вищу освіту в Україні за 2007-2018 рр., млн грн 1 Рік Загальні витрати на вищу освіту Із них на: Державні витрати на вищу освіту І-ІІ етапів Недержавні витра- ти на вищу освіту I-II етапів перший етап вищої освіти другий етап вищої освіти 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 України, 2020). Для зручності в розрахунках ста- тистичні дані переведено в млн грн та наведено з точністю до цілих чисел. * Починаючи з 2014 р. дані наведено без урахування тимчасово окупованих територій АР Крим, Донець- кої та Луганської областей. Відзначається невелике зростання щорічних витрат. Однак при приведенні цих даних у порівнянний вигляд (до цін 2010 р.) без урахування тимчасово окупо- ваних територій виявлено, що з 2011 р. за- гальні витрати на вищу освіту в Україні почали поступово знижуватися, та най- більш різке їх скорочення спостерігалося у 2015 р. (табл. 4). Аналогічною є ситуація з витратами за етапами вищої освіти та дже- релами фінансування. Таблиця 4 − Витрати на вищу освіту в Україні за 2007-2018 рр. у цінах 2010 р. без ура- хування тимчасово окупованих територій, млн грн 1 Рік Загальні витрати на вищу освіту Із них на: Державні витрати на вищу освіту І-ІІ етапів Недержавні витрати на вищу освіту I-II етапів перший етап вищої освіти другий етап вищої освіти 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 України, 2020). –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 104 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) Крім того, слід звернути увагу на те, що обсяг витрат на другий етап вищої осві- ти (аспірантура та докторантура, підви- щення кваліфікації та перекваліфікація) набагато нижче, ніж на перший (див. табл. 4). Тобто навчання і перенавчання дорос- лого населення в Україні фінансується в меншому обсязі, що не узгоджується з тен- денціями в багатьох країнах світу, які саме в цьому вбачають можливість швидкого усунення дефіциту STEM-персоналу. Та- кож частка державних витрат на освіту по- мітно більше, ніж недержавних, незважаю- чи на те що державні витрати останнім ча- сом значно знизилися. Щодо недержавних витрат, то в 2018 р. їх у реальному обчис- ленні стало менше, ніж у 2013 р. Оскільки на концептуальному рівні інвестиції в освіту сприяють збільшенню людського капіталу, проаналізовано зале- жність зростання рівня кваліфікації від збі- льшення витрат на вищу освіту. Для цього на основі значень табл. 2 розраховано час- тку висококваліфікованого населення від загальної кількості зайнятих за кожен рік (табл. 5). Таблиця 5 − Порівняння частки висококваліфікованого персоналу та витрат на вищу освіту за 2007-2018 рр. 1 Рік Частка висококваліфікованого персоналу від загальної кількості зайнятих, % Загальні витрати на вищу освіту в постійних цінах 2010 р. без урахування тимчасово окупованих територій, 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 1 Розраховано за даними (Державна служба статистики України, 2020). Згідно з даними табл. 5 сума загаль- них витрат на вищу освіту в зазначеному періоді поступово зменшується (більш різ- ко після 2014 р.) на тлі повільного зростан- ня частки висококваліфікованого персона- лу в загальній чисельності зайнятих, тобто рівень кваліфікації зростає незалежно від обсягу витрат на неї. На рис. 1 більш чітко простежується зворотна залежність рівня кваліфікації від витрат на освіту (коефіці- єнт кореляції -0,95), тобто частка високок- валіфікованого персоналу збільшується при скороченні реальних витрат на вищу освіту. Одержаний результат відрізняється від оцінок, наведених в аналітичній записці центру CEDOS, де відзначається збільшен- ня державних витрат на сферу освіти Укра- їни у 2013-2019 рр. (CEDOS, 2019, с. 1, 6). Проте використані цим центром дані пред- ставлені в поточних цінах, які включають щорічну інфляцію. Позитивну динаміку зростання державних витрат на освіту в Україні, у тому числі вищу, за той самий період наведено також у звіті НАЗЯВО (з незначним їх зниженням у 2015-2016 рр.) (НАЗЯВО, 2020, с. 41-43). Однак, як і в ро- боті (CEDOS, 2019), дані представлені в поточних цінах, тільки переведені в долари США за офіційним курсом НБУ на кінець кожного року, що також не дозволяє оці- нити обсяги реального фінансування освіти в Україні у порівнянних цінах. При цьому аналіз державних витрат на освіту в Україні загалом (у доларовому еквіваленті) та по- рівняно з іншими країнами свідчить, –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 105 2020, № 3 (91) Рисунок 1 − Статистичний взаємозв'язок частки висококваліфікованого персоналу в загальній масі зайнятих і витрат на вищу освіту в Україні за 2007-2018 рр. що вони є досить низькими, незважаючи на відносно високий їх відсоток у ВВП країни (НАЗЯВО, 2020, с. 43-45). Аналіз статистичних даних Світового банку підтверджує скорочення реальних (з урахуванням паритету купівельної спро- можності) витрат на освіту в Україні в останнє десятиліття (рис. 2). Згідно з одержаним графіком в Укра- їні спостерігалося певне зниження держав- них витрат на освіту вже з 2011 р., більш виражене – з 2014 р. на тлі загального збільшення світових витрат на освіту. Та- ким чином, в Україні державне фінансу- вання освіти в останнє десятиліття скоро- чувалося, незважаючи на те що виділялися кошти на проведення реформ, спрямованих на впровадження STEM-освіти на всіх рів- нях освіти, включаючи підвищення квалі- фікації та професійну підготовку кадрів. Така тенденція (див. рис. 1) явно су- перечить положенням економічної теорії та дозволяє припустити або про викривлення у статистичних оцінках реального рівня кваліфікації персоналу, та/або про наяв- ність в Україні "тіньової" оплати праці ви- кладачів, та/або про експлуатацію освітньої сфери (у даному випадку працівників сис- теми вищої, післядипломної професійної освіти та наукової сфери) за рахунок зме- ншення оплати праці викладачів при збе- реженні навантаження. Як правило, це спо- стерігається при скороченні кількості бю- джетоодержувачів (установ освіти), а та- кож бюджетного фінансування на їх утри- мання та організацію освітнього процесу в них. Аналіз статистичних даних збірника "Основні показники діяльності вищих на- вчальних накладів України" Держкомстату України (Державна служба статистики України, 2020) за 2015-2020 рр. підтвер- джує одержані результати та висунуті при- пущення (табл. 6). Інтерес становить дина- міка показників за більший період, але оскільки дані до 2015 р. ураховують тим- часово окуповані території, таке порівнян- ня буде некоректним. Дані табл. 6 свідчать, що в аналізова- ному періоді має місце зменшення кількос- ті закладів вищої освіти III-IV рівнів акре- дитації (кількість закладів I-II рівнів акре- дитації за даний період скоротилася з 371 до 338), що супроводжується помітним скороченням кількості штатних співробіт- ників та збільшенням працюючих на непо- вну ставку. При цьому чисельність студен- тів ВНЗ у 2015-2020 рр. дещо знизилася внаслідок провалу рівня народжуваності в 1998-2003 рр. (Державна служба статисти- ки України, 2020). Отже, навантаження на установи та викладачів сфери вищої освіти y = -0,0005x + 44,049 R² = 0,9229 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0 15 000 20 000 25 000 30 000 35 000 40 000 Ч ас тк а в и со к о к в ал іф ік о в ан о го п ер со н ал у , % Загальні витрати на вищу освіту, млн грн –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 106 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) Рисунок 2 − Порівняння державних витрат на освіту в Україні з урахуванням ПКС на душу населення з показниками зарубіжних країн і середнім значенням по світу за 2000-2017 рр. Джерело: розраховано за даними (The World Bank, 2020). Таблиця 6 − Порівняння кількості закладів вищої освіти III-IV рівнів акредитації, їх викладацького складу та чисельності студентів 1 Навчаль- ний рік Кількість закладів вищої освіти, од. Загальна чисельність педагогічного та науково-педагогічного персоналу закладів вищої освіти, осіб * Кількість осіб, які навчаються за рахунок державних та недержавних коштів ** штатні у тому числі особи, які пра- цюють на неповну ставку 2015/2016 288 131 372 25 529 1 375 160 2016/2017 287 116 247 24 663 1 369 432 2017/2018 289 114 238 24 839 1 329 964 2018/2019 282 110 532 23 266 1 322 324 2019/2020 281 111 691 36 628 1 266 121 1 Складено та розраховано за даними (Державна служба статистики України, 2020). * Інститути, академії, університети державної, комунальної та приватної форм власності. ** Дані на початок навчального року. залишається незмінним (у зв'язку зі скоро- ченням чисельності як викладачів, так і учнів), а в подальшому може збільшитися виходячи з того, що з 2004 р. простежуєть- ся підвищення рівня народжуваності. На скорочення кількості закладів ви- щої освіти та державних витрат на їх утри- мання й організацію в них освітнього про- цесу, з одного боку, вплинув збройний конфлікт на сході України, оскільки части- на ВНЗ не змогла покинути тимчасово окуповані території, а з іншого – діюча з 2014 р. реформа освіти, на початку якої, разом із поліпшенням якості освіти та яко- сті набутих знань, планувалося скоротити частину закладів вищої освіти (Освіта, 2015). Згідно з даними статистичного бю- летеня (Державна служба статистики Укра- їни, 2020) тільки за один навчальний рік з 849 578 0 250 500 750 1 000 1 250 1 500 С o n st an t 2 0 1 7 i n te rn at io n al $ Україна РФ Польща Світ • • • • • • Україна, тренд –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 107 2020, № 3 (91) початку реформи кількість вищих навчаль- них закладів помітно зменшилася 1. У зв'язку з ухваленням Закону "Про освіту" (Верховна Рада України, 2017) по- силилися вимоги до освітньої діяльності установ та проведення їх акредитації, під- вищення кваліфікації викладачів та їх атес- тації, закріпилися гарантії оплати праці ви- кладачів у розмірі не нижче трьох мініма- льних заробітних плат. Теоретично, розро- блені заходи мали сприяти поліпшенню якості освіти, підвищенню рівня закладів вищої освіти та професійного рівня викла- дачів, забезпеченню гідної оплати їх праці, однак на практиці вони призвели до щорі- чного скорочення бюджетного фінансу- вання, чисельності викладачів або переве- дення їх на роботу в умовах неповного ро- бочого часу. Дефіцит бюджетного фінан- сування знижує можливості освітніх уста- нов покривати самостійно свої витрати та не дозволяє забезпечувати викладачам за- конодавчо встановлену межу заробітної плати в режимі повного робочого часу. Наступним кроком з боку держави щодо скорочення бюджетних витрат на вищу освіту стала постанова Кабінету Мі- ністрів України № 1146 "Про розподіл ви- датків державного бюджету між закладами вищої освіти на основі показників їх освіт- ньої, наукової та міжнародної діяльності" (Кабінет Міністрів України, 2019), якою передбачено використання формули фінан- сування закладів вищої освіти за показни- ками їх освітньої, наукової та міжнародної діяльності, а не за кількістю студентів, як було до цього. Тобто держава субсидіюва- тиме тільки базові витрати установ, а дода- ткове фінансування залежатиме від їх ак- тивної діяльності. У зв‘язку з цим можна припустити, що для багатьох із них фінан- сування скоротиться. За заявою Міністра освіти і науки України (Освіта, 2019) кон- курентні умови дозволять зменшити кіль- кість закладів вищої освіти та викладачів і залишити кращих із них. 1 Слід відзначити, що кількість установ III- IV рівнів акредитації за даними станом на 2013/2014 навчальний рік становила 309 одиниць, на 2014/2015 – 277; кількість установ I-II рівнів акредитації – 458 та 387 відповідно. Ще одним нововведенням стала пос- танова Кабінету Міністрів України № 191 "Деякі питання запровадження індикатив- ної собівартості" (Кабінет Міністрів Украї- ни, 2020), якою запроваджується поетапне підвищення у 2020-2022 рр. вартості конт- рактного навчання популярних спеціально- стей з 60 до 80% від вартості бюджетних видатків на одного студента відповідної спеціальності. Це, на думку фахівців Мініс- терства освіти і науки України, дозволить закладам вищої освіти збільшити власне фінансування, але також може спричинити скорочення обсягів приватного фінансу- вання вищої освіти, оскільки підвищення вартості контрактного навчання знизить стимули до навчання. У таких умовах стає необхідним упровадження додаткових по- даткових пільг, які дозволять більшій кіль- кості населення отримати доступ до вищої освіти. Таким чином, скорочення реальних (а не номінальних) бюджетних видатків на вищу освіту є наслідком не тільки соціаль- но-політичної ситуації в Україні, але і пев- ною мірою державної реформи, що не ви- ключає можливості подальшого зменшення реального фінансування. Разом з тим нава- нтаження на працівників сфери вищої осві- ти продовжує залишатися високим. Упро- довж останніх років незначно, але стабіль- но скорочуються реальні недержавні витра- ти на освіту. Надалі такі тенденції можуть призвести до зменшення прошарку насе- лення з вищою освітою в Україні (з ураху- ванням його якості), що гальмуватиме фо- рмування висококваліфікованого STEM- персоналу, оскільки не може довго тривати ситуація, при якій витрати скорочуються, а результати зростають. При цьому в бага- тьох зарубіжних країнах, навпаки, державні витрати на вищу освіту збільшуються. Аналіз та оцінка взаємозв’язку показників витрат на вищу освіту, частки висококваліфікованого персоналу та ВВП у європейських країнах На концептуальному рівні (Schultz, 1960, Dec.; Schulz, 1961; Becker, 1964; Becker, 1975) підвищення інвестицій в осві- ту приводить, за інших рівних умов, до збі- –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 108 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) льшення людського капіталу країни, що, у свою чергу, може сприяти економічному зростанню. Інвестуючи у знання та профе- сійні навички людей, держава тим самим (прямо або опосередковано) здійснює вкла- дення у виробництво, оскільки при цьому у створенні національного продукту задіяно більше висококваліфікованої праці. У зв‘яз- ку з цим доцільно розглянути питання про те, які тенденції спостерігаються в зарубіж- них країнах, чи простежується в них залеж- ність між витратами на освіту, часткою на- селення з високою кваліфікацією та ВВП. У табл. 7 наведено відібрані статис- тичні дані за показниками ВВП на душу населення у поточних цінах з урахуванням паритету купівельної спроможності (ПКС), загальних (державних та недержавних) ви- трат на вищу освіту всіх рівнів (рівні 5-8 за МСКО) на одного студента (OECD, 2020a; OECD,2020b) та частки населення з вищою освітою рівнів 5-8 за МСКО в категорії 15- 64 роки (Eurostat, 2020). Вибір європейсь- ких країн обумовлений наявністю інфор- мації за всіма показниками за досліджува- ний період. Таблиця 7 − Усереднені дані щодо ВВП, витрат на вищу освіту та рівня кваліфікації в зарубіжних країнах за 2014-2016 рр. 1 Країни ВВП на душу насе- лення, дол. США з урахуванням ПКС Частка населення з вищою освітою в кате- горії 15-64 роки, % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС Латвія 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 Естонія 29 927,0 33,3 12 594,3 Португалія 30 005,2 20,6 11 543,0 Словенія 32 129,3 26,3 10 517,3 Чехія 33 948,9 19,8 10 487,3 Іспанія 35 264,3 32,2 12 601,7 Італія 37 675,7 15,4 11 449,7 Франція 41 279,5 30,4 16 259,7 Великобританія 42 643,2 37,5 24 876,7 Фінляндія 43 060,5 35,4 17 680,3 Бельгія 46 590,2 32,8 17 572,7 Німеччина 48 419,6 23,8 17 213,0 Швеція 48 818,2 34,0 24 512,0 Ісландія 49 200,3 31,8 12 888,7 Австрія 50 461,1 28,1 17 588,3 Нідерланди 50 606,4 30,4 19 383,0 Норвегія 61 723,4 36,5 21 186,7 Ірландія 64 096,9 38,8 13 406,7 Люксембург 104 990,5 37,1 47 912,7 1 Складено за даними (OECD, 2020a; OECD, 2020b; Eurostat, 2020). Оскільки значення показників ВВП на душу населення та витрат на вищу осві- ту в Люксембурзі значно перевищують значення загальної вибірки (24 країни) та вважаються статистичними викидами, для виявлення загальних тенденцій прийнято рішення виключити цю країну з подальшо- го аналізу. Як розвиток ідей досліджень (Pelines- cu, 2015; Kokotovic, 2016; Radulescu, Feda- jev, Sinisi, Popescu, Iacob, 2018) проаналі- зовано взаємозв'язок обсягу ВВП на душу –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 109 2020, № 3 (91) населення, витрат на вищу освіту та частки висококваліфікованого персоналу в обра- них країнах (розташованих за обсягом ВВП). На побудованому графіку (рис. 3) простежується загальна тенденція: країни з більшим ВВП на душу населення мають більші витрати на освіту та більш кваліфі- коване населення. Тобто в цілому сформу- валася пряма та логічно зрозуміла залеж- ність: зростання витрат на освіту ⇒ підви- щення рівня кваліфікації населення ⇒ зро- стання економіки. При цьому слід відзна- чити, що зростання ВВП на душу населен- ня за обраними країнами описується ліній- ною залежністю добре (коефіцієнт детер- мінації 0,9464), а витрат на освіту (0,5025) та питомої ваги висококваліфікованого пе- рсоналу (0,3071) – гірше. ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % Лінійна (ВВП на душу населення, дол. США з урахуванням ПКС) Лінійна (загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС) Лінійна (частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, %) Рисунок 3 − Статистичний взаємозв'язок ВВП на душу населення, обсягу витрат на вищу освіту та частки населення з вищою освітою в зарубіжних країнах на основі усереднених даних за 2014-2016 рр. Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020a; OECD, 2020b; Eurostat, 2020). На рис. 4 відображено залежність ВВП на душу населення від частки насе- лення з вищою освітою, на рис. 5 – залеж- ність частки населення з вищою освітою від витрат на вищу освіту. Значення коефіцієнтів детермінації на наведених графіках свідчать про слаб- кий взаємозв'язок між відповідними показ- никами досліджуваних країн. Однак, інте- рпретуючи результати розрахунків, слід ураховувати, що такі результати частково пояснюються специфічними проблемами з фінансуванням вищої освіти в окремих країнах (наприклад, Литві та Латвії), а та- кож тим, що в країнах із менш розвинутим промисловим сектором немає гострої пот- реби у висококваліфікованих кадрах. У ці- лому, як зазначено вище, простежується залежність "витрати – кваліфікація – еко- номічне зростання" (див. рис. 3), що дає підставу для її дослідження на рівні окре- мої держави. y = 1649,8x + 19697 R² = 0,9464 y = 501,57x + 8421,6 R² = 0,5025 y = 0,5789x + 21,184 R² = 0,3071 0% 20% 40% 60% 0 20 000 40 000 60 000 80 000 100 000 Д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 110 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) Рисунок 4 − Статистичний взаємозв'язок ВВП на душу населення та частки населення з вищою освітою в зарубіжних країнах на основі усереднених даних за 2014-2016 рр. Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020b; Eurostat, 2020). Рисунок 5 − Статистичний взаємозв'язок частки населення з вищою освітою та зага- льних витрат на вищу освіту на одного студента в зарубіжних країнах на основі усереднених даних за 2014-2016 рр. Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020a; Eurostat, 2020). Аналіз та оцінка взаємозв’язку показників витрат на вищу освіту, частки висококваліфікованого персоналу та ВВП в окремих зарубіжних країнах З урахуванням євроінтеграційних прагнень України доцільно проаналізувати взаємозв‘язок показників витрат на вищу освіту, частки висококваліфікованого на- селення та ВВП, що спостерігається в окремих країнах ЄС. З цією метою вибрано ті країни-члени ЄС, які свого часу, як і Україна, мали планову економіку (Польща, Естонія, Чехія, Словаччина, Латвія, Литва, Словенія). Для аналізу використано стати- стичні дані (OECD, 2020a; OECD, 2020b) за загальними (державними та недержавни- ми) видатками на вищу освіту всіх рівнів на одного студента та ВВП на душу насе- лення, а також дані (Eurostat, 2020) щодо частки населення з вищою освітою в кате- горії 15-64 роки (табл. 8). Графічне подання статистичної зале- жності частки висококваліфікованого пер- соналу від витрат на вищу освіту на одного студента по кожній країні за 2010-2016 рр. наведено на рис. 6. y = 971,55x + 12164 R² = 0,3581 0 10 000 20 000 30 000 40 000 50 000 60 000 70 000 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 В В П н а д у ш у н ас ел ен н я у п о то ч н и х ц ін ах , д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % y = 0,0008x + 16,302 R² = 0,3079 0 10 20 30 40 50 0 5 000 10 000 15 000 20 000 25 000 30 000 Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 111 2020, № 3 (91) Таблиця 8 − Дані щодо витрат на вищу освіту та рівня кваліфікації населення в зарубіжних країнах за 2010-2016 рр. 1 Країна Показник 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Польща Загальні витрати на вищу освіту 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 освітою в категорії 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 Естонія Загальні витрати на вищу освіту 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 освітою в категорії 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 Чехія Загальні витрати на вищу освіту. 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 освітою в категорії 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 Загальні витрати на вищу освіту 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 освітою в категорії 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 Латвія Загальні витрати на вищу освіту 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 освітою в категорії 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 Загальні витрати на вищу освіту 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 освітою в категорії 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 Словенія Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС 8982 9864 10015 9865 10037 10258 11257 Частка населення з вищою освітою в категорії 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 1 Складено за даними (OECD, 2020a; OECD, 2020b; Eurostat, 2020). – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – Е к о н о м ік а п р о м и сло во ст і Э к о н о м и к а п р о м ы ш лен н о ст и – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – IS S N 1 5 6 2 -1 0 9 X E co n . p ro m isl. 1 1 1 2 0 2 0 , № 3 (9 1) –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 112 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) а) Польща; б) Естонія; в) Чехія; г) Словаччина; д) Латвія; е) Литва; ж) Словенія Рисунок 6 − Статистичний взаємозв'язок частки висококваліфікованого персоналу та обсягу витрат на вищу освіту за 2010-2016 рр. у зарубіжних країнах Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020a; Eurostat, 2020). y = 0,002x + 6,0791 R² = 0,8541 5 10 15 20 25 30 6000 7000 8000 9000 10000 Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС y = 0,0005x + 27,328 R² = 0,8261 10 15 20 25 30 35 40 5000 10000 15000 Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС y = 0,0017x + 0,6622 R² = 0,602 9 11 13 15 17 19 21 23 7000 9000 11000 13000Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС y = 0,0004x + 12,998 R² = 0,635 9 11 13 15 17 19 21 6000 11000 16000 21000Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС y = 0,0011x + 17,229 R² = 0,3971 10 15 20 25 30 35 5000 7000 9000 11000 Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС y = 0,0006x + 24,669 R² = 0,0586 9 14 19 24 29 34 39 6500 7500 8500 9500 10500 Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС y = 0,0033x - 8,7909 R² = 0,7313 15 17 19 21 23 25 27 29 8000 9000 10000 11000 12000 Ч ас тк а н ас ел ен н я з в и щ о ю о св іт о ю в к ат ег о р ії 1 5 -6 4 р о к и , % Загальні витрати на вищу освіту на 1 студента, дол. США з урахуванням ПКС –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 113 2020, № 3 (91) Графіки апроксимуючих функцій у зарубіжних країнах (див. рис. 6) відобра- жають наявність лінійної залежності част- ки висококваліфікованого персоналу від витрат на вищу освіту: коефіцієнти детермінації Польщі (0,8541), Естонії (0,8261), Словенії (0,7313) мають високі значення, що свідчить про сильний зв'язок між показниками; середнім зв'язком характеризуються Чехія (0,602) та Словаччина (0,635), а слаб- ким – Латвія (0,3971); майже повністю відсутня залежність рівня кваліфікації від витрат у Литві (кое- фіцієнт детермінації 0,0586). При цьому в Чехії спостерігається незначне скорочення витрат у 2013 та 2016 рр. на тлі їх загального збільшення, у Сло- ваччині та Латвії – різке зменшення витрат на освіту у 2016 р., а витрати в Литві впро- довж усього періоду мають стрибкоподіб- ний характер. Авторами робіт (Schultz, 1960, Dec.; Schulz, 1961; Becker, 1964; Becker, 1975) доведено прямий вплив рівня кваліфікації населення на економічне зростання в краї- ні. У сучасних дослідженнях (UNESCO, 2016, с. 47-48; Hanushek, Jamison D., Jamison E., Woessmann, 2008) також ствер- джується, що саме висококваліфікований персонал значною мірою впливає на збі- льшення обсягу ВВП у періоди економіч- ного зростання. Тому в умовах прискоре- ного розвитку Індустрії 4.0 зростає роль висококваліфікованої праці, яка сприяє впровадженню у виробництво нових тех- нологій. На рис. 7 відображено статистичну залежність ВВП на душу населення від рі- вня кваліфікації працюючих у досліджува- них зарубіжних країнах протягом 2010- 2016 рр. У всіх розглянутих країнах спостері- гається строга лінійна залежність між збі- льшенням обсягу ВВП та зростанням част- ки населення з вищою освітою. Про це сві- дчать високі значення коефіцієнтів детер- мінації: Польща – 0,971, Естонія – 0,9681, Чехія – 0,9204, Словаччина – 0,9404, Латвія – 0,9761, Литва – 0,9267, Словенія – 0,8861. Це дозволяє стверджувати, що високий рі- вень кваліфікації населення позитивно по- в'язаний з обсягом ВВП країни, так що під- вищення рівня кваліфікації людей сприяє економічному зростанню. У цілому аналіз економічних показ- ників вищенаведених країн-членів ЄС до- зволив виявити наявність залежності висо- кого рівня кваліфікації персоналу від ви- трат на вищу освіту, а також обсягу ВВП від частки висококваліфікованого населен- ня. З метою підтвердження висунутої гіпо- тези доцільно виконати аналогічні розра- хунки й оцінити наявність такого взає- мозв‘язку і в інших країнах ЄС, що може становити предмет подальших досліджень у цьому напрямі. Висновки. Економічна теорія перед- бачає позитивний вплив інвестицій в освіту на рівень кваліфікації людей, яка, у свою чергу, підвищує продуктивність праці та, за інших рівних умов, сприяє стабільному економічному зростанню. Однак на прак- тиці, з урахуванням різних обставин, у то- му числі рівня науково-технічного розвит- ку та характеру інституційного середови- ща, не всі країни можуть цього досягти, і приклад тому – Україна. Встановлено, що частка висококва- ліфікованого населення в Україні протягом 2007-2018 рр. поступово зростає, що можна було б вважати непоганою базою для фор- мування STEM-персоналу та підвищення національної продуктивності праці, якби одночасно не знижувалися реальні витрати на вищу освіту, підвищення кваліфікації та перекваліфікацію людей. Так, за останні 5 років (2015- 2019 рр.) витрати на освіту в Україні в реа- льному обчисленні скоротилися майже на 50%, причому більшою мірою – з боку держави. Частково це пояснюється рефор- мою системи освіти, яка, згідно із задумом, має підвищити її якість. Однак, чи буде ця мета досягнута, поки оцінити складно, а зменшення обсягу фінансування, яке обу- мовлює скорочення кількості як установ, так і викладачів вищої школи, спостеріга- ється вже зараз. Виявлено зворотну залежність рівня кваліфікації населення від витрат на вищу освіту в Україні. Тобто, незважаючи на –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 114 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) а) Польща; б) Естонія; в) Чехія; г) Словаччина; д) Латвія; е) Литва; ж) Словенія Рисунок 7 − Статистичний взаємозв'язок обсягу ВВП на душу населення та частки висо- кокваліфікованого персоналу в окремих зарубіжних країнах за 2010-2016 рр. Джерело: розраховано за даними (OECD, 2020b; Eurostat, 2020). y = 1099,3x - 241,98 R² = 0,971 15000 18000 21000 24000 27000 30000 15 17 19 21 23 25 27В В П н а д у ш у н ас ел ен н я , д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % y = 2368,2x - 49211 R² = 0,9681 15000 20000 25000 30000 35000 25 27 29 31 33 35 В В П н а д у ш у н ас ео ен и я , д о л л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % y = 1297,2x + 7963,3 R² = 0,9204 20000 25000 30000 35000 40000 10 12 14 16 18 20 22В В П н а д у ш у н ас ел ен н я , д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % y = 1174x + 7177,7 R² = 0,9404 20000 25000 30000 35000 10 12 14 16 18 20 22 В В П н а д у ш у н ас ел ен н я , д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % y = 1217,2x - 9450,7 R² = 0,9761 15000 20000 25000 30000 20 22 24 26 28 30 В В П н а д у ш у н ас ел ен н я , д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % y = 1327,2x - 14161 R² = 0,9267 15000 20000 25000 30000 35000 25 27 29 31 33 35 В В П н а д у ш у н ас ел ен н я , д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % y = 740,51x + 12530 R² = 0,8861 20000 25000 30000 35000 40000 15 17 19 21 23 25 27 29В В П н а д у ш у н ас ел ен н я , д о л . С Ш А з у р ах у в ан н я м П К С Частка населення з вищою освітою в категорії 15-64 роки, % –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 115 2020, № 3 (91) зменшення обсягу фінансування, має місце певне інерційне зростання частки високо- кваліфікованого персоналу, що явно супе- речить економічній теорії та практиці єв- ропейських країн. Очевидно, що така ситу- ація не може тривати довго та загрожує довгостроковими негативними наслідками для національної економіки. Аналіз відповідних показників зару- біжних країн-членів ЄС, у тому числі тих, що мали планову економіку (Польща, Ес- тонія, Чехія, Словаччина, Латвія, Литва, Словенія), показав не зовсім однозначні, але ближчі до положень економічної теорії результати. У європейських країнах загалом (при міждержавних порівняннях) не спостеріга- ється сильно вираженої залежності рівня кваліфікації персоналу від витрат на освіту та ВВП від кваліфікації. Проте має місце загальна тенденція, згідно з якою більшим витратам на освіту відповідає вищий рівень кваліфікації людей та більші обсяги ВВП. Цей висновок підтверджується статистич- ним аналізом по окремих європейських державах. У більшості розглянутих країн про- стежується сильна лінійна залежність рівня кваліфікації персоналу від витрат на вищу освіту (крім Латвії та Литви, у яких при зростанні рівня кваліфікації відзначається періодичне зниження витрат в окремі роки досліджуваного періоду1). Аналогічно по всіх країнах виявлено ще більш сильну лі- 1 У Латвії це пов'язано зі скороченням чи- сельності студентів (на 17% за 2010-2016 рр.) (OECD, 2019a, с. 6-7) та реформою вищої освіти, в результаті якої в 2015 р. була введена нова мо- дель фінансування вищої освіти, спрямована на підвищення її якості, а в 2016 р. – модель оплати праці викладачів, орієнтована на підвищення яко- сті їх роботи й ефективне використання держав- ного фінансування (OECD, 2017a, с. 4-6). На У Литві коливання фінансування вищої освіти зна- чною мірою обумовлене демографічною ситуаці- єю, яка призвела до зменшення кількості студен- тів вищої школи (на 32% за 2010-2016 рр.). Це, у свою чергу, спричинило певне скорочення кіль- кості як викладачів, так і вищих навчальних зак- ладів. До того ж у Литві обсяг державного фінан- сування вищої освіти є невеликим – 1,1% від ВВП країни (OECD, 2019b, с. 2; OECD, 2017b, с. 18). нійну залежність ВВП від рівня кваліфіка- ції людей. Отже, аналітично підтверджено гіпо- тезу про те, що країни Європи, які зацікав- лені в більших обсягах фінансування вищої освіти (підвищення кваліфікації та перек- валіфікація персоналу), забезпечують збі- льшення частки висококваліфікованої пра- ці та в результаті (з урахуванням наявного рівня розвитку техніки і технологій) дося- гають зростання показника ВВП на душу населення. Виявлена зворотна залежність частки висококваліфікованого персоналу від реа- льних витрат на вищу освіту в Україні не може вважатися нормальним явищем, тим більше в умовах Четвертої промислової революції. Скорочення реальних витрат на вищу освіту в Україні на тлі незначного зростання кількості висококваліфікованого населення (з урахуванням проблем якості освіти) знижує її можливості в частині фо- рмування STEM-персоналу та забезпечен- ня економічного зростання на основі нової техніки і технологій. Якщо уряд країни має на меті прискорений розвиток національної промисловості на інноваційній основі, то йому необхідно переглянути ставлення до державного фінансування вищої освіти, а також стимулювання розвитку приватного фінансування, поки не відбулися незворот- ні зміни в якості людського капіталу. З метою визначення конкретних шляхів вирішення поставлених завдань не- обхідні подальші наукові дослідження, у тому числі з використанням методів мате- матичного моделювання, спрямовані на одержання кількісних оцінок очікуваної віддачі від збільшення вкладень у людсь- кий капітал України. Література Аналітичний центр CEDOS (2019). Аналіз бюджету освіти та науки за 2013- 2019 рр. В рамках Ініціативи з розвитку аналітичних центрів в Україні. 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_%D1%82%D0%B0_ –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 116 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) %D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA% D0%B8_2019.pdf?1564067629 (дата звер- нення: 04.09.2020). Вишневський В.П., Вієцька О.В., Вієцький О.А., Воргач О.А., Гаркушенко О.М., Дасів А.Ф., Заніздра М.Ю., Збаразська Л.О., Князєв С.І., Кравченко С.І., Липницький Д.В., Ма- дих А.А., Мазур Ю.О., Нікіфорова В.А., Охтень О.О., Соколовська О.В., Турла- кова С.С., Чекіна В.Д., Шевцова Г.З., Щетілова Т.В. (2019). Смарт-промис- ловість: напрями становлення, проб- леми і рішення: монографія; за ред. В.П. Вишневського. Київ: НАН України, Ін-т економіки пром-сті. 470 c. Вишневський О.С. (2020). Вплив цифрові- зації на промисловість: проблеми визна- чення в країнах ЄС. Економіка про- мисловості. № 1(89). С. 31-44. doi: http://doi.org/10.15407/econindustry2020.0 1.031 Верховна Рада України (2017). Про освіту: Закон України від 05.09.2017 р. № 2145- VIII. Верховна Рада України. 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 промыш- ленных технологий и инноваций. Информационный документ. Матери- ал подготовлен совместно с McKinsey & Company. Всемирный экономический фо- рум. 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 звернен- ня: 10.07.2020). Державна служба статистики України (2020). URL: http://www.ukrstat.gov.ua/ (дата звернення: 22.05.2020). Кабінет Міністрів України (2019). Про роз- поділ видатків державного бюджету між закладами вищої освіти на основі показ- ників їх освітньої, наукової та міжнаро- дної діяльності: Постанова КМУ від 24 грудня 2019 р. № 1146. Кабінет мініст- рів України. URL: https://zakon.rada.gov. ua/laws/show/1146-2019-%D0%BF (дата звернення: 16.06.2020). Кабінет Міністрів України (2020). Деякі питання запровадження індикативної собівартості: постанова КМУ від 03 бе- резня 2020 р. № 191. Кабінет міністрів України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/191-2020-%D0%BF (дата зве- рнення: 16.06.2020). НАЗЯВО (2020). Річний звіт Національно- го агентства із забезпечення якості вищої освіти за 2019 рік. Київ: Наці- ональне агентство із забезпечення якос- ті вищої освіти. 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). Освіта (2015). Навантаження на викладачів вишів зменшиться. Реформа вищої осві- ти. Osvita.ua. URL: http://osvita.ua/vnz/ reform/45788/ (дата звернення: 16.06. 2020). Освіта (2019). Міністр освіти: у нас забага- то університетів. Реформа вищої осві- ти. Osvita.ua. URL: http://osvita.ua/vnz/ reform/66755/ (дата звернення: 16.06. 2020). Панькова О.В., Іщенко О.В., Касперович О.Ю. (2020). Сфера праці та зайнятість в умовах цифрової трансформації: пріо- ритети для України в контексті глобаль- них трендів і становлення Індустрії 4.0. Економіка промисловості. № 2 (90). С. 133-160. doi: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.02.133 Форд М. (2016). Роботы наступают. Раз- витие технологий и будущее без рабо- ты. 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). –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 117 2020, № 3 (91) Becker G. (1964). Human Capital: A Theoret- ical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. New York: Nati- onal 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 work- force 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 зве- рнення: 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 anal- ysis 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 Or- ganizations: 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 ed- ucation. 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 Publi- shing, 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 Pub- lishing, 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 indica- tors. Financial resources invested in educa- tion. 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 –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 118 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) Code=PDB_LV (дата звернення: 22.05. 2020). Pelinescu E. (2015). The impact of human capital on economic growth. Procedia Eco- nomics and Finance. No 22. Pp. 184-190. Radulescu M., Fedajev A., Sinisi C. I., Popes- cu C., Iacob S. E. (2018). Europe 2020 Im- plementation as Driver of Economic Per- formance 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 Capi- tal. The American Economic Review. Vol. 51. No 1. Pp. 1-17. Stiglitz J. (2014). Unemployment and Innova- tion. URL: https://www.nber.org/papers/ w20670.pdf (дата звернення: 23.04.2020). Teixeira A., Queirosb A. (2016, October) Economic growth, human capital and struc- tural change: A dynamic panel data analy- sis. Research Policy. Vol. 45 (8). Pp. 1636- 1648. 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 Eco- nomics and Industrial Relations. Belmont, California, Wadsworth Publishing Compa- ny, 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. Re- trieved from: https://cedos.org.ua/system/ articles/pdfvs/000/000/365/original/%D0% 91%D1%8E%D0%B4%D0%B6%D0%B5 %D1%82_%D0%BE%D1%81%D0%B2% D1%96%D1%82%D0%B8_%D1%82%D0 %B0_%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0 %BA%D0%B8_2019.pdf?1564067629 [in Ukrainian]. Vyshnevskyi, V.Р., Vіitska, O.V., Vіitskiy, 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. Vyshnev- skyi (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 Indus- trial 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 –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 119 2020, № 3 (91) %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). Re- trieved from: http://www.ukrstat.gov.ua/ [in Ukrainian]. The Cabinet of Ministers of Ukraine (2019). Resolution: On the distribution of state budget expenditures between higher educa- tion institutions on the basis of indicators of their educational, scientific and interna- tional activities of December 24, № 1146. The Cabinet of Ministers of Ukraine. Retri- eved 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 in- dicative cost on March 3, № 191. The Cab- inet 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 Nati- onal Agency for Higher Education Quali- ty Assurance for 2019. Kyiv: the Nati- onal 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 re- form. 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 digi- tal transformation: priorities for Ukraine in the context of global trends and formation of Industry 4.0. Econ. promisl., 2(90), рр. 133-160. doi: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.02.133 [in Ukrainian]. Ford, M. (2016). Rise of the Robots: Technol- ogy and the Threat of a Jobless Future. Moskow: Alpina non-fiction, 430 p. [in Russian]. Shvab, K. (2016). Fourth industrial revolu- tion. Moskow: Eksmo, 138 p. [in Russian]. Stiglitz, J. (2014). Unemployment and Innova- tion. 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 Theo- retical and Empirical Analysis, with Spe- cial Reference to Education. New York: National Bureau of Economic Research, 187 p. Becker, G. (1975). Investment in Human Cap- ital: 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 work- force 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. Re- trieved from: http://appsso.eurostat.ec.euro pa.eu/nui/submitViewTableAction.do (ac- cessed: 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. 223- 255. Hanushek, E., Jamison, D., & Jamison, E., Woessmann L. (2008). Education and –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 120 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) 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 se- lected 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?MOD=AJPERES&CO NVERT_TO=URL&CACHEID=84b3623 7-eb5e-460b-bd52-35c28ab187a9 Nordhaug, O. (1993). Human Capital in Or- ganizations: Competence, Training and Learning. Oslo: Scandinavian University Press, 288 p. OECD (2017a). Education policy outlook: Latvia. OECD Publishing, Paris. 28 p. Re- trieved 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 Publish- ing, Paris. 10 p. Retrieved from: https://www.oecd.org/education/education- at-a-glance/EAG2019_CN_LVA.pdf (ac- cessed: 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 indica- tors. Financial resources invested in educa- tion. Education and Training. OECD. Re- trieved from: https://stats.oecd.org/Index. aspx?DataSetCode OECD (2020b). Productivity. Level of GDP per capita and productivity. OECD. Re- trieved 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 Innova- tion. URL: https://www.nber.org/papers/ w20670.pdf Teixeira, A., Queirosb A. (2016, October) Economic growth, human capital and struc- tural change: A dynamic panel data analy- sis. Research Policy, 45 (8), pp. 1636- 1648. 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. Re- trieved from: https://databank.worldbank. org/source/world-development-indicators Thurow, L. C. (1970). Investment in Human Capital. Wadsworth Series in Labor Eco- nomics and Industrial Relations. Belmont, –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X Econ. promisl. 121 2020, № 3 (91) California, Wadsworth Publishing Compa- ny, 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 растѐт. При этом за 2015-2019 гг. общие расходы на высшее образование в реальном исчислении снизились почти на 50%, причѐм в большей степени – со стороны государства, что повлекло за собой сокращение количества как учре- ждений, так и преподавателей высшей школы. На этом фоне всѐ еще наблюдается опреде- лѐнный инерционный рост доли высококвалифицированного персонала. Такая ситуация явно противоречит экономической теории и практике многих европейских стран, где в свя- зи с Четвѐртой промышленной революцией весьма актуальным признано увеличение фи- нансирования 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 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 выявле- ны 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 финанси- рованию высшего образования в Украине и стимулированию развития частного финанси- рования во избежание необратимого ухудшения качества человеческого капитала. Ключевые слова: Индустрия 4.0, смарт-промышленность, STEM-персонал, высоко- квалифицированный персонал, высшее образование, расходы на высшее образование, че- ловеческий капитал, экономический рост, ВВП. JEL: H24, H52, I25, O15 –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––– 122 ISSN 1562-109X Econ. promisl. 2020, № 3 (91) 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 im- pact 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 num- ber of foreign countries showed that there is a general trend with the higher expenditure on educa- tion 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 depend- ence 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 econo- mies, 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 financ- ing of higher education in Ukraine and to stimulating the development of private financing in or- der 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 Формат цитування: Чекіна В. Д., Воргач О. А. (2020). Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка. Економіка промисловості. № 3 (91). С. 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), рр. 96-122. doi: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.03.096 Надійшла до редакції 14.08.2020 р.

Вплив витрат на освіту на економічне зростання: емпірична оцінка

Institution

Similar Items