Анализ регрессионно-корреляционных связей между показателями университетского потенциала и макроэкономическими показателями регионов Украины

УДК 332.13:332.055

анализ регрессионно-корреляционных связей между показателями университетского потенциала и макроэкономическими показателями

регионов украины

© 2017 ЖУРАВКА А. В., МУДАШИРУ Т. М.

УДК 332.13:332.055

Журавка А. В., Мудаширу Т. М. Анализ регрессионно-корреляционных связей между показателями университетского потенциала и макроэкономическими показателями регионов Украины

Целью статьи является исследование конкурентного университетского потенциала регионов и его взаимосвязи с макроэкономическими показателями регионов Украины. Проделан анализ регрессионно-корреляционных связей между четырьмя макроэкономическими показателями и двумя показателями университетского потенциала регионов Украины. В результате исследования получена наилучшая корреляционная связь между количеством университетов и показателем Ij, рассчитанным на основе агрегирования вебометрических рейтингов университетов для каждого региона. Показано, что оба показателя регионального университетского потенциала хорошо коррелируют со всеми четырьмя макроэкономическими показателями. При этом анализ сущности регионального развития показывает, что с ростом городов и социально экономической мощи регионов растет и университетский потенциал регионов, а не наоборот. Перспективами дальнейших исследований в данном направлении является учет большего количества научно-инновационных и макроэкономических показателей.

Ключевые слова: университетский потенциал, регионы Украины, макроэкономические показатели, коэффициент парной корреляции, Webo-metrics, вебометрический рейтинг университетов, Укрстат. Рис.: 9. Табл.: 2. Формул: 2. Библ.: 11.

Журавка Андрей Викторович - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической кибернетики и информационных технологий, Харьковский национальный университет строительства и архитектуры (ул. Сумская, 40, Харьков, 61002, Украина) E-mail: andy_zhuravka@mail.ru

Мудаширу Тайо Мусибау - аспирант кафедры экономической кибернетики и управления экономической безопасностью, Харьковский национальный университет радиоэлектроники

УДК 332.13:332.055 Журавка А. В., Мудаширу Т. М. Аналiз регресшно-кореляцшних зв'язшв мж показниками ушверситетського потен^алу та макроекономiчними показниками регюшв Украни

Метою статтi е досл/дження конкурентного ушверситетського по-тенц/алу регюшв та його взаемозв'язку з макроеконом/чними показниками регюшв Украни. Виконано анал/з регрес/йно-кореляц/йних зв'язшв м/ж чотирма макроеконом/чними показниками та двома показниками ун/верситетського потенц/алу регюшв Украни. У результат/ досл/дження отримано найкращий кореляцйний зв'язок м/ж к/льк/стю ун/верситет/в / показником Ij, розрахованим на основ/ агрегування вебометричних рейтинг/в ун/верситет/в для кожного рег/ону. Показано, що обидва показники рег/онального ун/верситетського потенц/алу добре корелюють з ус/ма чотирма макроеконом/чними показниками. При цьому анал/з сутност/ рег/онального розвитку доводить, що з/ зростанням м/ст / соц/ально економ/чноi потужност/рег/он/в зростае й ун/верситетський потенц/ал рег/он/в, а не навпаки. Перспективами подальших досл/джень у даному напрямку е врахування б/льшоi к/ль-кост/ науково-'тновац/йних та макроеконом/чних показник/в. Ключов'1 слова: ун/верситетський потенц/ал, рег/они Украни, макро-економ/чн/ показники, коеф/ц/ент парноi кореляци, Webometrics, вебо-метричний рейтинг ун/верситет/в, Укрстат. Рис.: 9. Табл.: 2. Формул: 2. Б'бл.: 11.

Журавка Андрй Вкторович - кандидат економ/чних наук, доцент, доцент кафедри економ/чноi к/бернетики та /нформац/йних технолог/й, Харк/вський нац/ональний ун/верситет буд/вництва та арх/тектури (вул. Сумська, 40, Харк/в, 61002, Украна) E-mail: andy_zhuravka@mail.ru

Мудаширу Тайо Муабау - асп/рант кафедри економ/чноi к/бернетики та управл/ння економ/чною безпекою, Харк/вський нац/ональний ун/-верситет рад/оелектрон/ки

UDC 332.13:332.055 Zhuravka A. V., Mudashiru T. M. Analysis of Regression-Correlation Relationships Between Indicators of University Potential and Macroeconomic Indicators of Ukrainian Regions

The purpose of the article is to study the competitive university potential of the regions and its relationship with the macroeconomic indicators of the regions of Ukraine. An analysis of regression-correlation relationships between four macroeconomic indicators and two indicators of the university potential of the regions of Ukraine is made. As a result of the research, the best correlation was obtained between the number of universities and the indicator Ij, calculated on the basis of aggregating the webometric ratings of universities for each region. It is shown that both indicators of the regional university potential correlate well with all four macroeconomic indicators. At the same time, analysis of the essence of regional development shows that with the growth of cities and the social and economic power of the regions, the university potential of the regions also grows, and not vice versa. Prospects for further research in this area are the inclusion of a larger number of scientific, innovation and macroeconomic indicators.

Keywords: university potential, regions of Ukraine, macroeconomic indicators, coefficient of pair correlation, Webometrics, university rating, Ukrstat. Fig.: 9. Tbl.: 2. Formulae: 2. Bibl.: 11.

Zhuravka Andrey V. - PhD (Economics), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economic Cybernetics and Information Technologies, Kharkiv National University of Construction Engineering and Architecture (40 Sumska Str., Kharkiv, 61002, Ukraine) E-mail: andy_zhuravka@mail.ru

Mudashiru Tayo Musibau - Postgraduate Student of the Department of Economic Cybernetics and Management of Economic Security, Kharkiv National University of Radioelectronics

В условиях глобализации и формирования инновационных экономик большую роль отводят повышению конкурентоспособности университетского потенциала и его влиянию на экономический рост стран и регионов. Под университетским потенциалом

часто понимают позиционирование университетов в различных глобальных университетских рейтингах [1-3]. А высокий конкурентный статус ведущих национальных университетов определяет конкурентный потенциал национальных экономик [4].

По мнению ряда известных ученых, двигателем инновационного развития стран в современных условиях становится создание конкурентоспособных университетов, способных аккумулировать и приумножить собственный и общенациональный интеллектуальный потенциал, а также способствовать интеграции образования и науки в производство [5-7].

В данной работе мы изучим конкурентный потенциал регионов Украины, для чего придется агрегировать потенциал отдельных университетов по каждому региону. После чего исследуем взаимосвязь этого потенциала с макроэкономическими показателями регионов.

Регрессионно-корреляционная взаимосвязь между региональными макроэкономическими показателями (ВРП, население) и количеством университетов по регионам России изучалась в работах [8; 9], аналогичная связь между макроэкономическими показателями и региональным университетским потенциалом, рассчитанным на основе вебометрического рейтинга университетов, рассматривалась в работе [10].

В качестве показателей регионального университетского потенциала будут взяты распределения университетов и показатель их вебометрического потенциала согласно работе [11], а в качестве макроэкономических показателей будут использованы ВРП, ВРП на душу населения, численность населения (берется наличное население на 1 февраля 2017 г.) и плотность населения (рассчитывается нами с помощью деления численности населения на площадь территории региона) на основе базы данных Укрстата за соответствующие годы.

Региональный университетский потенциал можно количественно оценивать различными способами. В первом приближении он может оцениваться общим количеством университетов в регионе. Распределение количества университетов по регионам Украины будем определять по базе данных ^^Ьотей^ на уровень начала 2017 г. Во втором, более строгом приближении, будем учитывать национальные вебометрические рейтинги университетов и рассчитывать региональный университетский потенциал по формуле (1) [11]: / „ „ \

j j ij =2 rv=2

7=1 7=1

max R7j — R,

7J

j

7J

max Ru — min Ru

J J

где К/ - национальный (страновый) рейтинг (ранг, место университета в национальном вебометрическом рейтинге) /-ого университета в /-ом регионе.

Для каждого / берется своя автономная нумерация университетов от / = 1 до / = п/ - количество университетов в /-ом регионе. Данные по вебометрическим рейтингам украинских университетов будем брать на январь 2017 г.

В нашем случае max R = 341, min R7j

j J iJ j

формулу (1) перепишем в виде

Ij =2

7=1

341 — R.

341 — 1

тогда

где j = 1,25.

Исследовались 25 украинских регионов, за исключением АРК и г. Севастополя. Исходные значения региональных макроэкономических показателей и расчетные значения регионального университетского потенциала для двух случаев приведены в табл. 1.

Из табл. 1 хорошо выделяется первая пятерка регионов, в которых расположены более 20 университетов: г. Киев, Харьковская, Днепропетровская, Донецкая и Одесская области. В этих же регионах наблюдаются и максимальные значения регионального университетского потенциала, рассчитанные на основе агрегирования вебометрических рейтингов университетов по формуле (2). Эти же регионы отличаются и высокими значениями макроэкономических показателей.

На основе табл. 1 проделывался регрессионно-корреляционный анализ с помощью стандартных возможностей Excel. В конечном итоге рассчитывается кросскорреляционная матрица для шести региональных макроэкономических и университетских показателей (табл. 2).

Из табл. 2 следуют достаточно высокие коэффициенты корреляции Пирсона между рассматриваемыми показателями. Худший коэффициент корреляции имел место между численностью и плотностью населения. В целом, коэффициенты корреляции между численностью населения и остальными показателями были худшими по сравнению со всеми другими парными коэффициентами корреляции. Такая же ситуация наблюдалась и для российских регионов [11].

На рис. 1 - рис. 9 приведены девять избранных уравнений линейной регрессии. Как видим из этих рисунков и из табл. 2, наилучшая корреляционная связь наблюдается между количеством университетов и показателем I.. Это говорит о том, что региональный университетский потенциал, вместо его расчета по относительно сложной формуле (2), можно оценивать количеством университетов в регионе. Оба этих показателя регионального университетского потенциала хорошо коррелируют со всеми макроэкономическими показателями (см. табл. 2). Но это не говорит о том, что университетский потенциал является локомотивом экономического развития регионов, скорее, наоборот [11].

ВЫВОДЫ

Проделан регрессионно-корреляционный анализ между четырьмя макроэкономическими показателями и двумя показателями университетского потенциала регионов Украины. Получены достаточно высокие значения коэффициентов корреляции Пирсона между рассматриваемыми показателями, за исключением корреляции между численностью и плотностью населения. Наилучшая корреляционная связь получена между количеством университетов и показателем L, рассчитанным на основе агрегирования вебометриче-ских рейтингов университетов для каждого региона. Это позволяет отказаться от расчета достаточно сложного показателя 1. и заменить его простым подсчетом количества университетов в регионе. Показано, что

п

Таблица 1

Распределение макроэкономических показателей и показателей университетского потенциала по регионам Украины

№ п/п Регион Украины Количество университетов, 2017 г. I ВРП, 2014 г., млн грн Численность населения, на 1 февраля 2017 г., чел. ВРП на душу населения (в фактических ценах, грн), 2013 г. Плотность населения, чел./км2, на 1 февраля 2017 г.

1 Винницкая область 8 4,05 43990 1588888 22303 59,93

2 Волынская область 6 2,64 24195 1040346 19817 51,65

3 Днепропетровская область 27 10,91 176540 3227624 46333 101,14

4 Донецкая область 22 9,46 119983 4241864 37830 159,97

5 Житомирская область 3 1,28 29815 1239440 20286 41,55

6 Закарпатская область 5 2,00 24120 1258193 17044 98,47

7 Запорожская область 12 8,53 65968 1737757 30526 63,94

8 Ивано-Франковская область 9 6,16 37643 1379201 24022 99,22

9 Киевская область 12 5,46 79561 1733509 39988 61,62

10 Кировоградская область 6 2,94 28758 965025 25533 39,25

11 Луганская область 7 2,05 31393 2194318 24514 82,23

12 Львовская область 19 10,82 72923 2532790 24937 116,01

13 Николаевская область 5 2,19 35408 1148943 27355 46,71

14 Одесская область 22 10,80 74934 2385369 29118 71,61

15 Полтавская область 7 4,19 69831 1425492 39962 49,59

16 Ровненская область 6 2,91 28724 1162350 19003 57,98

17 Сумская область 5 3,69 30397 1103483 23517 46,30

18 Тернопольская область 10 4,82 21676 1058431 16819 76,57

19 Харьковская область 36 20,66 96596 2699847 31128 85,94

20 Херсонская область 8 2,92 23250 1054667 19311 37,06

21 Хмельницкая область 12 4,96 32162 1284151 20165 62,20

22 Черкасская область 5 3,63 38466 1229799 26168 58,84

23 Черновицкая область 6 4,08 15049 907642 15154 112,10

24 Черниговская область 5 2,77 28156 1031972 22603 32,39

25 г. Киев 78 35,71 357377 2927227 109402 3488,95

Всего 341

<

m 2

о

=г

I

о

о

<

ш

Матрица попарных коэффициентов корреляции Пирсона Я

Таблица 2

Количество университетов, 2017 г, I ВРП, 2014 г,, млн грн Численность населения, 2017 г,, чел, ВРП на душу населения (в фактических ценах, грн), 2013 г, Плотность населения, чел,/км2

Количество университетов, 2017 г, 1

1, 0,985 1

ВРП, 2014 г,, млн грн 0,947 0,907 1

Численность населения, 2017 г,, чел, 0,652 0,626 0,679 1

ВРП на душу населения (в фактических ценах, грн), 2013 г, 0,896 0,855 0,967 0,543 1

Плотность населения, чел,/км2 0,866 0,826 0,865 0,328 0,906 1

Количество университетов, 2017 г. Рис. 1. Уравнение линейной регрессии между I, и количеством университетов

о гч

с

00

400000

300000

200000

100000

у = 4325.1 х + 4481.9 Я = 0.947038

♦

20 40 60 80

Количество университетов, 2017 г.

100

Рис. 2. Уравнение линейной регрессии между количеством университетов и ВРП

о гч

С а.

са

400000 -, 350000 -300000 -250000 -200000 -15000010000050000 -0

у = 8776.9 х + 3923.3 ♦ Я = 0.906651

0 5 10 15 20 25 30 35 40

<С са

2

о

=т

Рис. 3. Уравнение линейной регрессии между I, и ВРП

О

г

ф т

к

I

Ф С

Ф и ш

I

и н и

0

1 I Ф С и г :г

4500000 4000000 -3500000 -3000000 -2500000 -2000000 -1500000 -1000000 -500000 -0

♦

у = 35515 х + 1Е + 06 Я = 0.651785

♦

20 40 60 80

Количество университетов, 2017 г.

100

Рис. 4. Уравнение линейной регрессии между количеством университетов и численностью населения

О

<

о ш

0

0

0

к г

I

ф с

ф и ш

I

3

^ ф

4 т

1 а сь -е-

00 ш

120000 100000 80000 60000 40000 20000 0

♦

♦ ♦

♦

♦

20

= 1055.9 х + 14911 Я = 0.895765

♦

40

60

80

100

Количество университетов, 2013 г.

Рис. 5. Уравнение линейной регрессии между количеством университетов и ВРП на душу населения

0

4000 -,

к г

I

ф г

Ф ГЧ

и 5 ш 5

I <

* 5

О »

X

н

О

Г

с

3000 -

2000 -

1000 -

-1000 -1

у = 37.778 х - 307.24 Я = 0.866014

♦

20 40 60 80

Количество университетов, 2017 г.

100

<с

т 2

о

=г

I

о

Рис. 6. Уравнение линейной регрессии между количеством университетов и плотностью населения

„ о ¡£ гч

0 С

1 £

Ф и ш

I

4500000 4000000 3500000 3000000 2500000 2000000 1500000 -1000000 -500000 -0

0

♦

у = 72281 х + 1Е + 06 Я = 0.625814

♦

10

15

20

25

20

35

40

О

Рис. 7. Уравнение линейной регрессии между I, и численностью населения

<

2 ш

к г

I

ф с

ф и ш

I

3

^

ш

I С

а.

оа

120000 -,

100000 -

80000 -

60000 -

х т

* о

и г5 ф .

I 5£ ^ 40000 -| 5 х -© ш

Сй ф

20000 -

0

10

у = 2135,6 х + 14823 Я = 0.854702

20

30

♦

40

Рис. 8. Уравнение линейной регрессии между I, и ВРП на душу населения

0

0

5

0

к s

z

ф

г

Ф IN u %

гс S

z -í

z

H

о г с

4000

2000

-2000

76.351 x - 310.01 R = 0.825712

10

15

20

I

25

30

♦

35

Рис. 9. Уравнение линейной регрессии между ^ и плотностью населения

оба этих показателя регионального университетского потенциала хорошо коррелируют со всеми четырьмя макроэкономическими показателями. При этом анализ сущности регионального развития показывает, что с ростом городов и социально экономической мощи регионов растет и университетский потенциал регионов, а не наоборот. При этом современный университетский потенциал регионов Украины был сформирован еще в дореволюционную эпоху при создании первых классических императорских университетов во Львове (в период Австро-Венгерской империи), Харькове, Киеве и Одессе (все в период Российской империи), и в дальнейшем значительно развит в эпоху социалистического индустриального развития.

ЛИТЕРАТУРА

1. Луговий В. I., Калашшкова С. А., Слюсаренко О. М., Таланова Ж. В. Нобелiвськi лауреати i топ-заклади вищо'Г освн ти, кражи та контингенти з передовим ушверситетським потен-^алом. Вища освта Украти. 2013. № 4. С. 10-20.

2. Концептуально-методолопчш основи проектуван-ня метс^в i засобiв дiагностики освггшх результат у вищих навчальних закладах: монографiя/за заг. ред. В. I. Лугового, О. Г. Ярошенко. Ки'''в: Педагопчна думка, 2014. 234 с.

3. Moskovkin V. M., Golikov N. A., Peresypkin A. P., Serkina O. V. Aggregate ranking of the world's leading universities. Webology. 2015. Vol. 12, No. 1. P. 1-10.

4. Сацик В. И. Детерминанты глобальной конкурентоспособности университетов: в поиске эффективной стратегии развития высшего образования в Украине. Вопросы образования. 2014. № 1. С. 134-161.

5. Geiger R. Research and Relevant Knowledge: American Research Universities since World War II. New York, Oxford: Oxford University Press, 1993. 412 p.

6. Clark W. Academic Charisma and the Origins of the Research University. Chicago: The University of Chicago, 2006. 576 p.

7. Салми Дж. Создание университетов мирового класса/пер. с англ. публикации Всемирного банка "The Challenge of Establishing the World Class Universities". М.: Издательство «Весь мир»", 2009. 132 c.

8. Moskovkin V. M., Sizyoongo M. Correlation relationship between regional macroeconomic indicators and the number of universities in the Russian regions. International Business management. 2015. Vol. 9, No. 7. P. 1775-1779.

9. Сизьунго М. Корреляционная взаимосвязь между региональными макроэкономическими показателями и количеством университетов по регионам России // Современные проблемы социально-экономических систем в условиях глобализации: сб. научных трудов IX Международной научно-практической конференции, посвященной празднованию 140-летия НИУ «БелГУ». (г. Белгород, 3 марта 2016 г.). Белгород: Изд-во НИУ БелГУ, 2016. С. 22-29.

10. Сизьунго М. Количественный анализ между избранными научно-инновационными и макроэкономическими показателями регионов России. Инновационное развитие экономики. 2016. № 5. С. 36-42.

11. Correlation Relationship Between Scientific-Innovation and Macroeconomic Indicators in the Selected Russian Regions/ Moskovkin V. M., Sizyoongo M., Verzunova L.V. et al. International Business Management. 2016. Vol. 10, No. 26. P. 6019-6025.

REFERENCES

Clark, W. Academic Charisma and the Origins of the Research University. Chicago: The University of Chicago, 2006.

Geiger, R. Research and Relevant Knowledge: American Research Universities since World War II. New York; Oxford: Oxford University Press, 1993.

Kontseptualno-metodolohichni osnovy proektuvannia meto-div i zasobiv diahnostyky osvitnikh rezultativ u vyshchykh navchal-nykh zakladakh [Conceptual and methodological bases of designing of methods and means of diagnostics of educational outcomes in higher education]. Kyiv: Pedahohichna dumka, 2014.

Luhovyi, V. I. et al. "Nobelivski laureaty i top-zaklady vysh-choi osvity, krainy ta kontynhenty z peredovym universytetskym potentsialom" [Nobel laureates and top institutions of higher education, countries and contingents with the best University potential]. Vyshcha osvita Ukrainy, no. 4 (2013): 10-20.

Moskovkin, V. M. "Aggregate ranking of the world's leading universities". Webology. Vol. 12, no. 1 (2015): 1-10.

Moskovkin, V. M., and Sizyoongo, M. "Correlation relationship between regional macroeconomic indicators and the number of universities in the Russian regions". International Business management. Vol. 9, no. 7 (2015): 1775-1779.

Moskovkin, V. M. et al. "Correlation Relationship between Scientific-Innovation and Macroeconomic Indicators in the Selected Russian Regions". International Business Management. Vol. 10, no. 26 (2016): 6019-6025.

Satsik, V. I. "Determinanty globalnoy konkurentosposobnosti universitetov: v poiske effektivnoy strategii razvitiya vysshego obra-zovaniya v Ukraine" [Determinants of global competitiveness of universities: in search of effective strategy of development of higher education in Ukraine]. Voprosy obrazovaniya, no. 1 (2014): 134-161.

Sizungo, M. "Korrelyatsionnaya vzaimosvyaz mezhdu re-gionalnymi makroekonomicheskimi pokazatelyami i kolichestvom universitetov po regionam Rossii" [Correlation relationship between regional macroeconomic indicators and a number of universities in Russian regions]. Sovremennyye problemy sotsialno-eko-nomicheskikh sistem vusloviyakh globalizatsii. Belgorod: Izd-vo NIU BelGU, 2016. 22-29.

Sizungo, M. "Kolichestvennyy analiz mezhdu izbrannymi nauchno-innovatsionnymi i makroekonomicheskimi pokazate-lyami regionov Rossii" [Quantitative analysis between selected research and innovation and macroeconomic indicators of Russian regions]. Innovatsionnoye razvitiye ekonomiki, no. 5 (2016): 36-42.

Salmi, Dzh. Sozdaniye universitetov mirovogo klassa [Creating world-class universities]. Moscow: Ves mir, 2009.

0

0

5