Типологизация регионов РФ на основании уровня межрегиональной образовательной мобильности в системе высшего образования

Научная статья УДК 316.444

https://doi.org/10.24158/tipor.2023.12.9

Типологизация регионов РФ на основании уровня межрегиональной образовательной мобильности в системе высшего образования

Ильшат Зуфарович Гарафиев

Казанский национальный исследовательский технологический университет, Казань, Россия, giz05@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5414-4988

Аннотация. В статье рассматривается типологизация регионов РФ на основе уровня межрегиональной образовательной мобильности в системе высшего образования, информационной базой исследования стали данные статической отчетности по форме «ВПО-1» за 2021-2022 годы. Предложено уровень межрегиональной мобильности определять как соотношение студентов, получивших среднее образование в другом регионе, к студентам, получившим среднее образование в своем регионе и другом регионе. Для выявления типологии регионов использовался метод кластеризации - модель гауссовой смеси (GMM), построены три модели кластеризации на основе численности студентов, принятых на 1 курс, уровня межрегиональной мобильности студентов бюджетной и внебюджетной формы обучения. Выявлены три общероссийских и один субрегиональный центр студенческой межрегиональной мобильности: 1) центростремительный - Москва и регионы Центрального федерального округа; 2) северо-западный или регион «второй столицы» - Санкт-Петербург и близкие к нему географически регионы; 3) южный - Краснодарский край и его «спутник» - республика Адыгея; 4) сибирский - Новосибирская и Томские области.

Ключевые слова: межрегиональная мобильность, образовательная мобильность, межрегиональная миграция, студенческая молодежь

Финансирование: инициативная работа.

Для цитирования: Гарафиев И.З. Типологизация регионов РФ на основании уровня межрегиональной образовательной мобильности в системе высшего образования // Теория и практика общественного развития. 2023. № 12. С. 91-97. https://doi.org/10.24158/tipor.2023.12.9.

Original article

Typology of Centers of Interregional Educational Mobility in the Higher Education System of the Russian Federation

Ilshat Z. Garafiev

Kazan National Research Technological University,

Kazan, Russia, giz05@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5414-4988

Abstract. The article examines the typology of regions of the Russian Federation based on the level of interregional educational mobility in the higher education system; the information base for the study was static reporting data in the form "Higher Professional Education-1" for 2021-2022. It is proposed to define the level of interregional mobility as the ratio of students who received secondary education in another region to students who received secondary education in their region and another region. To identify the typology of regions, a clustering method was used - the Gaussian mixture model (GMM), three clustering models were built based on the number of students admitted to the 1st year, the level of interregional mobility of students in budgetary and non-budgetary forms of education. Three all-Russian and one subregional centers of student interregional mobility have been identified: 1) centripetal - Moscow and the regions of the Central Federal District; 2) northwestern or the region of the "second capital" - St. Petersburg and geographically close regions; 3) southern - Krasnodar region and its "satellite" Republic of Adygea; 4) Siberian - Novosibirsk and Tomsk regions.

Keywords: interregional mobility, educational mobility, interregional migration, student youth

Funding: Independent work.

For citation: Garafiev, I.Z.

Молодежь, как социальная, группа обладает уникальными характеристиками, отличающими ее от других социальных слоев, одной из которых является получение образования. Учебная или образовательная миграция наиболее массовый характер приобретает при получении высшего образования. Это обусловлено периодом совершеннолетия молодежи, наступающим

© Гарафиев И.З., 2023

после окончания средней школы, и появлением возможности начать самостоятельную жизнь вне совместного проживания с родителями.

Актуальность исследования определена тем, что в современной российской практике сама система поступления в вузы создает благоприятные условия для межрегиональной образовательной мобильности. Одинаковые условия для поступления в вуз на основе баллов ЕГЭ, возможность удалённой подачи документов в несколько вузов предоставили абитуриентам широкие возможности по выбору вуза и/или региона в качестве места получения высшего образования. Университеты являются мощным аттрактором молодежи, оставаясь основным ресурсом сохранения и привлечения талантов в регионы (Габдрахманов, Никифорова, Лешуков, 2019). Человеческий капитал региона формируется за счет различных миграционных потоков, данные российской статистики представлены в разрезе международной и внутрироссийской миграции, последняя подразделяется на внутрирегиональную и межрегиональную (Гарафиев, 2022). Студенты и молодежь по-разному рациональны в своем переезде, их мотивирует возможность наращивания человеческого капитала и возможности начать карьеру, тогда как другие факторы для них незначимы (Vakulenko, Mkrtchyan, 2020).

Проблема межрегиональной мобильности российской студенческой молодежи нашла отражение в ряде работ. Большинство из них посвящены анализу причин образовательной мобильности, они базируются на результатах анкетных опросов студентов отдельных регионов и не рассматривают систему высшего образования РФ в целом (Константиновский и др., 2017; Клячко, Семионова, 2021; Роговая, Левченко, 2020).

Следует выделить ряд работ о направленности потоков межрегиональной образовательной миграционной мобильности, в которых анализируются все регионы РФ. Их условно можно разделить на основе данных, которые авторы использовали для анализа: результаты Всероссийской переписи 2010 года (Mkrtchyan, Vakulenko, 2019; Vakulenko, Mkrtchyan, 2020), сравнения потоков выпускников школ и студентов, зачисленных на 1 курс очной формы обучения в вузы региона сразу после окончания школы (Козлов, Платонова, Лешуков, 2017; Габдрахманов, Никифорова, Лешуков, 2019), данные статистической отчетности ВПО-1 (Питухин и др., 2023).

Целью нашей работы является типологизация регионов РФ на основании уровня межрегиональной образовательной мобильности в системе высшего образования. Мы также использовали данные отчета ВПО-1, но, в отличие от работы Е.А. Питухина и соавторов, не ограничились данными приема в 2022 году в государственные вузы по очной форме обучения. Научная новизна работы заключается в том, что при типологизации регионов РФ на основе авторской методики расчёта межрегиональной образовательной мобильности использовались данные за два года (2021-2022), по всем формам обучения и типам вузов.

Практическая значимость работы заключается в том, что на основе использования всей совокупности данных формы ВПО-1, полученные результаты могут быть применены для оптимизации региональной образовательной политики в России.

Форма ВПО-1 содержит обобщенную информацию о развитии системы высшего образования в Российской Федерации. Отчетность доступна на сайте Министерства высшего образования и науки РФ1. Форма ВПО-1 представлена отдельно для каждого региона, в разрезе форм обучения (очная, очно-заочная и заочная) и типов вузов (государственные или негосударственные). Такое распределение информации приводит к тому, что по большинству регионов предоставлено 6 исходных файлов в формате xls, в названии которых есть наименование региона и указания форм обучения и типа вуза. Информация о студентах, принятых на первый курс, в каждом файле содержатся на двух разных листах MS Ехсе1 под именами: «Р2_1_1» и «Р2_1_1 (2)». С помощью скрипта на языке программирования Python все исходные файлы были объединены в один датасет за два года (2021-2022). В статье для анализа используется датасет, включающий следующие переменные: 'region' - субъект РФ, 'priem_itogo_all_budget_vnebudget' - общее количество студентов, принятых в вузы субъекта РФ, 'mezhregionalnaya_mobilnost_all_budget_vne_buget' - коэффициент межрегиональной мобильности студентов, 'mezhregionalnaya_mobilnost_all_budget' - межрегиональной мобильности студентов бюджетной формы обучения, 'mezhregionalnaya_mobilnost_vne_budget' -межрегиональной мобильности студентов внебюджетной формы обучения. Все коэффициенты межрегиональной мобильности студентов вычисляются как соотношение студентов, получивших среднее образование в другом регионе, к студентам, получившим среднее образование в своем или другом регионе. Из расчета коэффициентов межрегиональной мобильности студентов были

1 Форма № ВПО-1 «Сведения об организации, осуществляющей образовательную деятельность по образовательным программам высшего образования - программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры» [Электронный ресурс] // Минобрнауки РФ. URL: https://minobmauki.gov.ru/action/stat/highed/ (дата обращения: 08.12.2023).

исключены студенты, получившие образование в другом государстве, и иностранцы, так как они характеризуют межгосударственную, а не межрегиональную мобильность. В переменной 'priem_itogo_all_budget_vnebudget' - общее количестве студентов, принятых в вузы субъекта РФ, не исключены студенты, получившие образование в другом государстве, и иностранцы, так как они отражают уровень развития системы высшего образования региона в целом.

Обработка и анализ данных осуществлялись на основе библиотек pandas, numpy, mat-plotlib, seaborn, sklearn для языка программирования общего назначения Python. Для нормализации данных использовался метод StandardScaler, который нормализует данные, вычисляя среднее значение и стандартное отклонение для каждого признака и затем вычитая среднее значение и деля на стандартное отклонение для каждого наблюдения.

Для выявления типологии регионов использовался метод кластеризации - модель гауссовой смеси (GMM). Эта модель предполагает, что кластеры можно моделировать с использованием распределения Гаусса.

Кластеризация была проведена по трем моделям, параметры которых представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Переменные моделей кластеризации регионов

Table 1 - Variables of Regional Clustering Models

Переменные модели Модели гауссовой смеси

модель 1 модель 2 модель 3

Общий коэффициент межрегиональной мобильности +

Коэффициент межрегиональной мобильности студентов бюджетной формы обучения + +

Коэффициент межрегиональной мобильности студентов внебюджетной формы обучения + +

Количество студентов, принятых в вузы + +

Для определения оптимального числа кластеров нами использовался Байесовский информационный критерий (BIC) и elbow method («метод согнутого колена», он же - «метод каменистой осыпи»), после этого рассчитывался коэффициент силуэта - это параметр, определяемый для оценки качества кластеров, созданных алгоритмом. Баллы изменяются от -1 до +1 - чем выше оценка силуэта, тем лучше модель. Коэффициенты значимости моделей кластеризации представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Коэффициенты значимости моделей кластеризации

Table 2 - Significance Coefficients of Clustering Models

Число кластеров Коэффициент модели гауссовой смеси

модель 1 модель 2 модель 3

2 0,93 0,360 0,93

3 0,67 0,425 0,56

4 0,63 0,427 0,53

5 0,52 0,360 0,09

6 0,12 0,410 0,07

7 0,17 0,420 0,09

8 0,30 0,450 0,30

Распределение 2-5 кластеров по модели 1 представлено на рисунке 1, на основании которого видно, что в первый кластер по модели 1 с заданным количеством кластеров - 2 вошел только один регион - Москва, при заданном количестве кластеров 3, 4, 5 в первый кластер вошли два региона (Москва и Санкт-Петербург).

Такое распределение регионов по кластерам соответствует особенностям российской системы высшего образования, в которой наибольшее количество студентов принимается в вузы, расположенные в Москве и Санкт-Петербурге.

В модели 1 при заданном количестве кластеров - 5, появляется еще один кластер, в который входят три региона: Волгоградская и Иркутская области со значением коэффициента межрегиональной мобильности - 0,09; Пермский край - со значением 0,08. Эти регионы объединяет относительное небольшое число студентов, принятых на 1 курс, и низкий уровень межрегиональной мобильности. Данные регионы не следует рассматривать как центры межрегиональной мобильности.

Guassian Mixture Model

Guassian Mixture Model

"I 0.4 и

Ï 0.3

r

100000 200000 300000 400000 pnem_itogo_all_budget_vnebudget_sum Guassian Mixture Model

"I 0.4

r.

5 0.3

500000

S"

0 100000 200000 300000 400000 500000

pnem_itogo_ali_budget_vnebudget_siim Guassian Mixture Model

I 0.4

r

I 0.4

100000 200000 300000 400000 priemjtogoalibudgetvnebudgetsum

r

0 100000 200000 ЗООСОО 400000 500000

priemjtogoalibudgetvnebudgetsum

Рисунок 1 - Распределение 2-5 кластеров модели гауссовой смеси

Figure 1 - Distribution of 2-5 Clusters of the Gaussian Mixture Model

По модели 2 при заданном количестве кластеров, равным 8, отчетливо выделяются 4 кластера (рис. 2). 3 кластера четко проявляются по высокому уровню межрегиональной мобильности студентов внебюджетной формы обучения.

Guassian Mixture Model

Guassian Mixture Model

•».*! tf

* •

mez h regm о b al l_bu d g et mea n Guassian Mixture Model

mez h reg m о b al l b u d g et mea n Guassian Mixture Model

% V, • ?  • v — . %

J 01

•. >« * * a •

mez h reg m о b al l_bu d g et mea n Guassian Mixture Model

£

OJ 0 1

mez h reg m о b al l b u d g et mea n Guassian Mixture Model

и • • г*. • • • 4L я

/Л." Jh • Л . •

mez h reg_m о b_a I l_bu d g et_m ea n

mez h reg_m о b_a I l_b u d g et_mea n

Рисунок 2 - Распределение 3-8 кластеров модели гауссовой смеси

Figure 2 - Distribution of 3-8 Clusters of the Gaussian Mixture Model

В первый кластер вошел один регион - Ленинградская область, у которой значение коэффициента межрегиональной мобильности студентов бюджетной формы обучения равно 0,43, а внебюджетной формы обучения - 0,42. Во второй кластер вошли 14 регионов: Воронежская, Московская, Новгородская, Новосибирская, Свердловская, Томская, Орловская области, Еврейская автономная область, Краснодарский край, Республика Адыгея, Республика Хакасия, Чукотский автономный округ, Москва, Санкт-Петербург. В этих регионах коэффициент межрегиональной мобильности студентов бюджетной формы обучения находится в пределах 0,15-0,30, а коэффициент межрегиональной мобильности студентов внебюджетной формы обучения находится в пределах 0,25-0,42.

Здесь следует выделить малочисленные регионы: Еврейскую автономную область с 982 студентами, принятыми на 1 курс, и Чукотский автономный округ с 72 студентами, принятыми на 1 курс. Исключив эти регионы из второго кластера, мы регионы, вошедшие в первый и второй кластер, можем интерпретировать как центры межрегиональной студенческой мобильности.

Некоторые регионы мы не можем рассматривать в качестве самостоятельных центров межрегиональной студенческой мобильности, они показывают высокий уровень студенческой межрегиональной мобильности из-за географической близости к регионам с большим количеством студентов. Можно выделить несколько центров межрегиональной мобильности. В соответствии с особенностями российской системы высшего образования, в которой наибольшее количество студентов принимается в вузы, расположенные в Москве и Санкт-Петербурге, два этих региона являются центрами межрегиональной мобильности для всей страны.

Для северо-западных регионов центрами межрегиональной мобильности являются Санкт-Петербург, Новгородская область, Ленинградская область, которая с численностью студентов, принятых на 1 курс, равной 2 739 человек, является придаточной к Санкт-Петербургу, с которым она граничит.

Для южных регионов центром межрегиональной мобильности является Воронежская область и Краснодарский край, республика Адыгея с численностью студентов, принятых на 1 курс, равной 7 094 человека, является придаточной к Краснодарскому краю, с которым она граничит.

Также следует учесть климатические особенности Краснодарского края, куда переезжают жители более северных регионов - после окончания активной трудовой деятельности миграция родителей частично совпадает с образовательной миграцией детей. Центростремительные тенденции - желание обучаться и впоследствии жить в столичном регионе представлены межрегиональной мобильностью в Москву, Московскую и Орловскую области.

Для сибирских регионов и регионов Дальнего Востока центрами межрегиональной мобильности являются Новосибирская и Томская области. Выделяется Свердловская область, являющаяся, с одной стороны, центром межрегиональной мобильности для населения Уральского федерального округа, с другой стороны, в вузы Свердловской области поступают абитуриенты сибирских регионов и регионов Дальнего Востока. Республика Хакасия с малочисленным населением и с численностью студентов, принятых на 1 курс, равной 3987 человек, является центром межрегиональной мобильности для абитуриентов субъектов РФ с высокой численностью населения, с которыми она граничит - Красноярского края и Кемеровской области.

В третий кластер вошли 8 регионов: Курская, Тульская, Калужская области, Севастополь, Чувашская Республика, Ставропольский край. В этих регионах коэффициент межрегиональной мобильности студентов бюджетной формы обучения находится в пределах 0,07-0,10, а коэффициент межрегиональной мобильности студентов внебюджетной формы обучения находится в пределах 0,3-0,4. Эти регионы можно рассматривать как центры межрегиональной мобильности студентов внебюджетной формы обучения.

Центростремительные тенденции - желание обучаться и впоследствии жить в столичном регионе представлены межрегиональной мобильностью в Курскую, Тульскую и Калужскую области. Для южных регионов центрами межрегиональной мобильности являются Ставропольский край и Севастополь, для приволжских - Чувашская республика.

Распределение 2-4 кластеров по модели 3 представлено на рисунке 3, на диаграмме кластеры обозначаются красным крестом (знак «X»), для отображения центроидов кластеров объем шара соответствует количеству студентов, принятых на 1 курс.

По модели 3 при заданном количестве кластеров - 4 четко идентифицируется кластер с 13 регионами: Воронежская, Ленинградская, Московская, Новгородская, Новосибирская, Орловская, Томская области, Краснодарский край, Республика Адыгея, Республика Хакасия, Чукотский автономный округ, Москва, Санкт-Петербург. Мы исключили Чукотский автономный округ в связи с малочисленностью студентов 1 курса и получили 12 центров межрегиональной студенческой мобильности.

> »

к = з • • •

w

I • 2 .

J030 • •

5 • •

о 025 X ф

чз -

и  E 0.35 a о "О Д Q.30

0 Jl

Ъ с

Е я10 20

0 0.15 1 | 0.10

K = 4

/ •

X»

mezhregionalnaya_mobilnost_all_budget_mean

mezhregionalnaya_mobilnost_all_budget_mean

mezhregionalnaya_rnobilnost_all_budget_mean

Рисунок 3 - Распределение 2-4 кластеров модели гауссовой смеси

Figure 3 - Distribution of 2-4 Clusters of the Gaussian Mixture Model

В соответствии с особенностями российской системы высшего образования, в которой наибольшее количество студентов принимается в вузы, расположенные в Москве и Санкт-Петербурге, два этих региона являются центрами межрегиональной мобильности для всей страны. Для северо-западных регионов центрами межрегиональной мобильности являются Санкт-Петербург, Новгородская и Ленинградская области. Для южных регионов центрами межрегиональной мобильности являются Воронежская область, Краснодарский край, республика Адыгея. Центростремительные тенденции - желание обучаться и впоследствии жить в столичном регионе представлены межрегиональной мобильностью в Москву, Московскую и Орловскую области. Для сибирских регионов и регионов Дальнего Востока центрами межрегиональной мобильности являются Новосибирская и Томская область. Республика Хакасия является центром межрегиональной мобильности для абитуриентов субъектов РФ, с которыми она граничит - Красноярского края и Кемеровской области.

Полученные результаты позволяют говорить о наличии четырех центров межрегиональной образовательной мобильности: один центр сибирский - Новосибирская и Томская области, а три из них можно назвать общероссийскими: центростремительный - Москва и регионы Центрального федерального округа, северо-западный или регион «второй столицы» - Санкт-Петербург и близкие к нему географически регионы, южный - Краснодарский край и его «спутник» - республика Адыгея.

Список источников:

Габдрахманов Н.К., Никифорова Н.Ю., Лешуков О.В. «От Волги до Енисея...»: образовательная миграция молодежи в России // Современная аналитика образования. 2019. № 5 (26). С. 4-42.

Гарафиев И.З. Межрегиональные миграционные потоки как фактор развития человеческого капитала Республики Татарстан // Вестник экономики, права и социологии. 2022. № 4. С. 139-142.

Клячко Т.Л., Семионова Е.А. Миграционная мобильность российской молодежи обусловлена образовательными приоритетами // Экономическое развитие России. 2021. Т. 28, № 10. С. 61-63.

Козлов Д., Платонова Д., Лешуков О. Где учиться и где работать: межрегиональная мобильность студентов и выпускников университетов // Современная аналитика образования. 2017. Т. 4, № 12. С. 1-32.

Образовательная миграция в регионах России: статистический подход / Е. А. Питухин [и др.] // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 8-9. С. 48-69. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-8-9-48-69.

Роговая А.В., Левченко Н.В. Образование, занятость и досуг как факторы миграции молодёжи из малых городов // Ойкумена. Регионоведческие исследования. 2020. № 4 (55). С. 23-33. https://doi.org/10.24866/1998-6785/2020-4/23-33.

Российская молодежь в динамике десятилетий. Статистические материалы и результаты исследований / Д.Л. Кон-стантиновский [и др.] : монография. M., 2017. 167 с.

Mkrtchyan N., Vakulenko E. Interregional migration in Russia at different stages of the life cycle // GeoJournal. 2019. Т. 84. № 6. С. 1549-1565. https://doi.org/10.1007/s10708-018-9937-5.

Vakulenko E., Mkrtchyan N. Factors of interregional migration in Russia disaggregated by age // Applied Spatial Analysis and Policy. 2020. Т. 13. № 3. С. 609-630.

References:

Gabdrahmanov, N.K., Nikiforova, N.Yu. & Leshukov, O.V. (2019) Educational migration of youth in Russia. Sovremennaya Analitika Obrazovaniya. (5(26)), 4-42. (In Russian).

Garafiev, I.Z. (2022) Interregional migration flows as a factor in the development of human capital of the Republic of Ta-tarstan. The Review of economy, the law and sociology. (4), 139-142. (In Russian).

Klyachko, T.L. & Semionova, E.A. (2021) Migration mobility of Russian youth is justified by educational priorities. Russian Economic Developments. 28 (10), 61-63. (In Russian).

Konstantinovskij, D.L. et al. (2017) Rossijskaya molodezh' v dinamike desyatiletij. Statisticheskie materialy i rezul'taty issle-dovanij [Russian youth in the dynamics of decades. Statistical materials and research results]. Moscow. 167 p. (In Russian).

Kozlov, D., Platonova, D., & Leshukov, O. (2017) Gde uchit'sya i gde rabotat': Mezhregional'naya mobil'nost' studentov i vypusknikov universitetov [Where to study and where to work: interregional mobility of university students and graduates]. Sov-remennaya Analitika Obrazovaniya. 4 (12), 1-32. (In Russian).

Mkrtchyan, N. & Vakulenko, E. (2019) Interregional migration in Russia at different stages of the life cycle. GeoJournal. 84 (6), 1549-1565. Available from: doi:10.1007/s10708-018-9937-5.

Pituhin, E.A., Zyateva, O.A., Shchegoleva, L.V. & Sokolov, V.E. (2023) Educational Migration in Russian Regions: Statistical Approach. Higher Education in Russia. 32 (8-9), 48-69. Available from: doi:10.31992/0869-3617-2023-32-8-9-48-69. (In Russian).

Rogovaya, A.V. & Levchenko, N.V. (2020) Education, employment and leisure as factors of youth migration from small towns. Ojkumena. Regional Researches. 4 (55), 23-33. Available from: doi:10.24866/1998-6785/2020-4/23-33. (In Russian).

Vakulenko, E. & Mkrtchyan, N. (2020) Factors of interregional migration in Russia disaggregated by age. Applied Spatial Analysis and Policy. 13 (3), 609-630.

Информация об авторе И.З. Гарафиев - кандидат исторических наук, доцент, заведующий кафедрой инновационного предпринимательства, права и финансового менеджмента, Казанский национальный исследовательский технологический университет, Казань, Россия. https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=611205

Конфликт интересов:

автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

Information about the author I.Z. Garafiev - PhD in History, Associate Professor, Head of the Department of Innovative Entre-preneurship, Law and Financial Management, Kazan National Research Technological University, Kazan, Russia.

https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=611205

Conflicts of interests:

The author declares no conflicts of interests.

Статья поступила в редакцию / The article was submitted 13.11.2023; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 11.12.2023; Принята к публикации / Accepted for publication 26.12.2023.

Автором окончательный вариант рукописи одобрен.