Некоторые аспекты оценки влияния образования на экономический рост

Введение

За последние десять лет российская система образования не раз менялась и трансформировалась, что было связано и, по сути, актуализировалось именно различными социально-экономическими явлениями. Взгляд в сторону постиндустриального типа государства, ориентир на восстановление утраченных позиций в экономике и отраслях народного хозяйства, современные вызовы формата «Индустрия 4.0», экономические кризисы, санкции, пандемия – все это лишь укрепляло потребность в изменении образования. При этом главной целью таких трансформационных изменений становится формирование такой образовательной среды, в которой обучаемые будут сориентированы на спрос со стороны рынка труда, будут активно участвовать в жизни общества, региона, страны, укреплять человеческий потенциал и благоприятствовать экономическому росту.

Цель данного исследования заключается в оценке влияния системы образования на экономический рост с использованием количественных и качественных характеристик. Для достижения поставленной цели необходимо изучить теоретические наработки российских и зарубежных исследователей по данной тематике и их методики оценки влияния системы образования на экономический рост, а также провести оценку на примере Ханты-Мансийского автономного округа – Югры.

Научная новизна данного исследования связана с использованием качественных характеристик для оценки влияния системы образования на экономический рост региона. Научные работы, посвященные данной тематике, в большей степени акцентируют внимание на использовании количественных характеристик (финансирование образования, количество работников и т.д.), а ученые, которые работают над качественной оценкой образования, с своих работах не отражают связь с экономическим ростом.

В этом ключе гипотеза исследования сводится к идее о существовании зависимости экономического роста региона не только от количественных показателей системы образования, но и оценки качества услуг для конечных потребителей. Для подтверждения гипотезы в исследовании использованы метод анкетирования, метод экспертных оценок, метод синтеза и расчетно-аналитический метод.

Проблематика

При подготовке новых специалистов в современном мире все большую степень влияния носит интеграция в международное образовательное и экономическое пространство. В связи с этим, несомненно, образование требует кардинально инновационного подхода к подготовке высококвалифицированных кадров. Например, уже давно не секрет, что карьерный рост, материальный достаток и успех присущи специалистам, способным конкурировать не только на российском, но и на международном рынке труда. Поэтому не случайно, что при изучении факторов, влияющих на социально-экономическое развитие страны или региона, деловую активность, экономический рост и т.д., часто выделяют именно систему образования.

Российской экономике часто приписывают «голландскую болезнь» (эффект Гронингена), когда за ростом экономики на основе добычи полезных ископаемых не растут отрасли, способствующие дальнейшему развитию.

Такой недальновидный подход якобы касается и образования. Так, Б. Кналл определил состояние российской экономики в период кризиса «кругом отсталости», обосновывая это именно недостаточностью вложений в систему образования, что, по его мнению, является причиной отсталости всего образования, включая и систему дополнительного образования (повышения квалификации и профессиональной подготовки) [1] (Dzhumaeva, 2019). Логично, что это ведет к проблемам на производстве: низкой производительности труда, браку, дефектам, отсутствия творчества и инициативы, что также обосновывает отсталость экономики. Более того, ведь были попытки внедрить передовой инновационный опыт в учебный процесс, но столкнулись с рядом проблем, основной из которых стала нехватка специалистов высокой квалификации. Поэтому не секрет, что очень часто обучение ведется на устаревшей методологической и технической основе, преподаватели не обладают практическим опытом, а получаемые обучаемыми знания малопригодны для формирования профессиональных компетенций и реализации их в практической работе, что приходится исправлять работодателям непосредственно на местах. Тут можно найти и связь с состоянием системы образования в регионе, политики ее реализации на местах.

При этом очевидно, что становление и развитие образовательной системы – это важнейший элемент для повышения человеческого капитала, трудового и интеллектуального потенциала с последующим выходом на столь востребованное улучшение инвестиционного климата в регионе. Так, например, для Ханты-Мансийского автономного округа – Югры на пути к широкому применению такого инструмента для развития экономики региона, как система образования, существует масса препятствий: например, суровые климатические условия, территориальная удаленность и т.д. Хотя необходимо отдать должное и противовесу в виде еще имеющихся крупных запасов нефти, что требует развития образовательной среды, стимулирует рынок труда и промышленность региона в целом. И если регион не справляется самостоятельно, то имеет место и межрегиональное разделение труда [2] (Manikovskaya, 2019).

И такие проблемы не надуманы. По многим направлениям регионального рынка предложений нет. Например, кластерная политика, заложенная в основу Стратегии социально-экономического развития Югры на период до 2030 года [3], диктует ориентир на формирование девяти кластеров, но при этом на части из них специалистов с высшим образованием (даже несмотря на наличие производств) не готовят в Югре. То есть по факту образовательная система сориентирована не на рыночный спрос региональной промышленности и стратегические приоритеты, а на деформированное общественное мнение, которое сформировано желанием обеспечить себе и близким более спокойную (но как показывает практика – менее оплачиваемую и бесперспективную) профессиональную жизнь.

Если же говорить о стране в целом, то можно отметить, что структура подготовки специалистов в отличие от развитых стран в большей степени связана с техническими специальностями (как того и требовала отраслевая структура экономики, индустриальный тип хозяйствования). Но при этом идет деформация, когда сохраняется устаревшая отраслевая структура занятости: преобладание работников в промышленности и сельском хозяйстве, где результативность труда ниже, чем в других отраслях. Кроме того, к числу фиаско современной системы образования можно отнести и то, что уровень зарплат высококвалифицированных специалистов не всегда выше, чем у менее профессиональных работников других предприятий/отраслей, или когда такие специалисты трудятся на рабочих местах, не требующих высоких компетенций, а следовательно, затраты системы образования отчасти не окупились. При всем этом рост числа обучаемых и спрос на образование растет из года в год. Тут же нельзя не вспомнить о деформации восприятия значимости диплома о высшем образовании, который несомненно потерял свой статус и престижность владения. Все это выступает оппонентом мысли о возможности влияния образования на экономический рост.

Таким образом, показатели, характеризующие образование населения (в первую очередь здесь стоит говорить о профессиональном образовании), независимо от политического устройства (так было и во времена командно-административной системы, и во времена общественных трансформаций, и т.д.) чаще всего обнажают проблему неучастия в производственной жизни части населения. Это большое упущение для экономики страны в целом, так как имеет место неполное использование ресурсов (в данном случае трудовых) как в настоящем, так и в будущем.

Если сравнить с другими странами, Россия в 2020 году занимала 39-е место по рейтингу стран мира по индексу образования. Для сравнения: в 2019 году она была на 34-м месте, а в 2018 занимала 33-ю строчку в рейтинге [4]. Сам рейтинг (индекс образования) рассчитывается по формуле как сумма 2/3 от индекса грамотности взрослого населения и 1/3 от индекса общей доли учащихся. Среди причин, повлиявших на такой результат, экспертами обычно выделяются сегментированное образование (когда социальный статус позволяет сформировать совершенно иной уровень образования, а следовательно и потенциал для успеха в карьере) или низкое финансирование образования (по сути, речь о любом уровне, только при этом часто не упоминается, что даже при наличии современнейшей материально-технической базы профессиональный кризис и дефицит высококлассных специалистов не преодолеть).

Образование и экономический рост

Одним из базовых постулатов, проблем, на основе которых строилось появившееся сравнительно недавно направление экономической теории – экономика образования, стал поиск связи между образованием и экономическим ростом. Изначально исследовалась связь именно с экономическим ростом страны. При этом само образование рассматривалось как сфера для инвестиций с длительным горизонтом возврата (по сути, это длительность жизни человека). В конце ХХ века образование стало в ряд с отраслями народного хозяйства, а исследователи принялись изучать ресурсную базу и связи с промышленностью и производственными процессами. Позже образование отнесли к числу крупнейших отраслей [5, с. 107] (Anisovets, 2019, р. 107). Закономерным этапом последующего развития стала разработка проектов, направленных в том числе и на совершенствование образовательной среды с целью эффективного использования, распределения и обмена ресурсов.

В ходе проведенного анализа нормативно-правовой базы Российской Федерации не было выявлено существующих методик, оценивающих влияние финансирования образования на экономической рост. Ввиду этого, например, в Департаменте образования и молодежной политики Ханты-Мансийского автономного округа – Югры в основном рассматривается рациональное распределение выделенных бюджетных средств между учреждениями.

При данных условиях необходимо обратиться к мнению научного сообщества, предлагающего различные методики оценки к поиску взаимосвязи финансирования образования и экономического роста [6] (De Martino Mario, Tkach, Kovalenko, 2020). Так, в исследовании Г.А. Унтура утверждается, что модели внутреннего роста в экономической теории могут быть использованы для поиска связи и оценки влияния финансирования высшего образования (и науки, так как они рассматриваются обычно вместе) на повышение человеческого капитала и формирование экономических условий для роста экономики. При этом сам человеческий капитал Унтура понимает как совокупность знаний, умений и навыков человека, которыми он обладает и использует для жизни в обществе. Согласно методике Г.А. Унтура, влияние человеческого капитала на рост экономики обуславливается тем, что финансирование образования взаимосвязано с динамикой роста ВРП с учетом перетоков знаний, которые указаны в эконометрической модели. Также в исследовании упоминается то, что большую роль для потенциального улучшения экономической ситуации оказывает финансирование науки и высшего образования. Ввиду всего вышесказанного предлагается оценить развитие образования через финансирование и непосредственное влияние на экономический рост региона методами моделирования экономики, которые в том числе могут и оценить влияние миграции знаний между странами или регионами [7] (Untura, 2019). Согласно статистическим исследованиям, финансирование образования и науки порождало переток знаний между регионами внутри страны, что влияло на динамику валового регионального продукта (далее – ВРП).

В данном контексте основная задача заключается в том, чтобы оценить факторы, непосредственно влияющие на человеческий капитал, нежели влияние на темпы роста ВРП на душу населения. При этом достаточно часто именно прирост валового регионального продукта в динамике используется для измерения социально-экономического эффекта. Но для оценки экономического роста и его динамики в связи с образованием необходима такая методология, в которой синтезированы обоснованный теоретический подход и эмпирический анализ фактических данных посредством моделирования [8, c. 20] (Bozhechkova, Klyach , 2019, р. 20). В исследовании Г.А. Унтура берется показатель «перетока знаний», который есть ничто иное, как связь доли затрат на науку и высшее образование к ВРП в регионах и расстояния между ними. По сути, речь идет о поиске связи с необходимостью дополнительного финансирования региона, размер которого связан именно с расстоянием между регионами. Ведь проблема на практике связана именно с ориентиром регионов на закрытие своих потребностей за счет перетока кадров (а с ними и знаний) из других регионов. По своему содержанию это схоже с моделью диффузии инноваций, но для людей, а не технологий. Согласно этому же исследованию, предполагается, что вливание в науку провоцирует совершенствование эндогенного роста, что в итоге влияет на экономический рост России и отдельных регионов в определенный период благодаря совершенствованию человеческого капитала, помогающему внедрять инновации на профильном производстве.

Стоит отметить, что на сегодняшний день разработано много разных подходов к оценке роста экономики. В основе лежат модели экзогенного и эндогенного роста, эконометрика пространственного типа и т.д. Так, еще Робертом Солоу был учтен экзогенный фактор, описывающий влияние прогресса технологий на такие факторы производства, как труд и капитал. А это уже дало возможность поиска взаимосвязи экономического роста с развитием науки и образования. Модели эндогенного роста выстроены на работах Пола Ромера и Роберта Лукаса. В основе таких моделей лежала гипотеза, что технический прогресс и человеческий капитал есть результаты именного экономического роста, т. е. эндогенные факторы. Конкретно Пол Ромер отмечал, экономический рост связан с созданием новых знаний, которые, в свою очередь, зависят от уровня занятости в секторе научных исследований и разработок (далее – R&D), так и имеющимся запасом накопленных знаний. Роберт Лукас же рассматривал связь непосредственно с образованием. В своих трудах он описывал связь времени обучения и темпов экономического роста. Вывод в его трудах сводился к тому, что эффективность обучения зависит от времени, потраченного на образование, и увеличение такого времени непосредственно ведет к экономическому росту [9] (Mullakhmedova, Shakhpazova, Saralinova, Omarov, 2019).

К конце ХХ века также были предложены и другие модели, описывающие связь между инновациями (включая науку и образование) и экономическим ростом. Например, это обосновывалось через влияние увеличения доли высококвалифицированных работников в производстве товаров и внедрении инноваций на средний темп роста экономики, который при этом также растет. Также было выдвинуто мнение о том, что появление модели «открытых» инноваций также положительно повлияло на динамику экономического роста. В своих работах А. Джаффе, Д. Аудриетш и М. Фелдман показали влияние перетока знаний между регионами [10] (Kaneva, Untura, 2018). Согласно их теории, экономический рост происходит на фоне влияния трех факторов источников знаний:

1) исследовательские работы;

2) специалисты высокой квалификации и уровня профессионализма;

3) базовые исследования фундаментального характера.

Эти и другие модели экономического роста, описывающие влияние человеческого капитала, много раз апробировались в разных странах и в разное время. Но к сожалению, противоречивость результатов не позволила сформировать итоговое мнение о связи человеческого капитала и экономического роста [10] (Kaneva, Untura, 2018).

Российский исследовательский опыт также связан с эндогенными факторами и их влиянием на человеческий капитал. Так, А.В. Божечкова, используя панельные регрессии, обнаружила, что согласно статистическим данным, именно занятые с профессиональным образованием оказывали влияние на экономический рост, а занятые с высшим влияют на него лишь в регионах с ярко выраженной направленностью на развитие обрабатывающих производств.

Р.М. Мельников и В.А. Тесленко вели схожие исследования. Ими исследовалось значение занятости в науке и образовании, а также кадров с высшим образованием на экономический рост страны в целом. Позже исследования были проведены и для регионов в специфике их отраслей народного хозяйства. Гипотеза исследования сводилась к тому, что не во всех регионах можно обеспечить прирост ВРП за счет роста занятости в науке и числа кадров с высшим образованием. Гипотеза подтвердилась, а сама модель смогла учесть ряд недостатков предыдущих исследователей. Например, у Божечковой не учитывалось финансирование науки и высшего образования, а также перетоки знаний (как у Унтуры), а подход Мельникова и Тесленко закрыл это упущение [11, с. 27].

Доработка моделей других исследователей – обычная практика. Так, на основе идей А. Барро, Х. Сала, М. Крещенци и др. исследователей, работающих с моделями эндогенного типа, была построена модель непосредственно для условий России [12] (Akaev, 2016). Исследователи учли влияние на экономический рост расходов на науку в регионах и «перетоки знаний». По сути, речь идет о тех же перетоках знаний, но по другим каналам.

Важное место среди подходов к расчету значения перетока знаний занимает формула индекса доступности образования. Также выделяют еще несколько методик оценки влияния образования на экономический рост. Их создание также связано с поиском недостатков и упущений предыдущих исследователей. Так, Кимко и Васмен, преодолевая проблему неточности измерения человеческого капитала на основе расчета времени получения общего и высшего образования, создали собственную балльную методику, согласно которой для получения объективной картины необходимо использовать данные международных исследований в компаративном виде. Одна из спецификаций их модели выглядит следующим образом:

где

g – среднегодовые темпы роста валового внутреннего продукта (далее – ВВП) на душу населения;

GDP – изначальный уровень ВВП на душу населения;

C – мера оценки когнитивных способностей (результат теста Международной программы по оценке образовательных достижений учащихся (Programme for International Student Assessment – PISA);

S – число лет обучения.

По результатам апробации модели исследователями было доказано, что балльная оценка связана с темпами экономического роста, а также выявлена положительная связь результатов PISA с внутренним валовым продуктом и производительностью труда [13].

Исследования велись и в других направлениях. Так, Т. Шульц в своих работах отметил роль инвестиций в образование, то есть речь шла о поиске эффекта от вложений в образование в быстром приросте человеческого капитала и в увеличении национального дохода. Это был новый взгляд, когда, по сути, инвестиционная составляющая переместилась с материального мира (оборудования, машин, сырья) в нематериальный мир знаний, и эффективность такого явления активно доказывалась. Сами по себе инвестиции в человека не теряют своей логики (получение прибыли – основа инвестиций) и также ведут к получению прибыли в будущем. Это в разы отличало инвестиции в образование от вложений в текущее потребления индивида, а ведь именно в этом ключе образование и рассматривалось ранее. Важным моментом при этом стал поиск возможностей для денежной оценки образовательного потенциала, ведь это позволило бы произвести расчет показателей, характеризующих эффективность образования. Среди таких показателей выделяют и макроэкономические, например народнохозяйственная отдача фонда [14] (Novozhilov, 2018). В данном контексте обосновывается, что рост ВРП частично зависит от финансирования мероприятий, которые помогают улучшить качество образования, повысить компетенции педагогов, улучшить инфраструктуру.

Из работ более прикладного характера можно выделить исследование В.Ф. Исламутдинова и Т.Д. Карминской, в котором описывается влияние высшего и среднего профессионального образования на экономическое развитие Югры. Путем использования методов экономико-статистического обследования и абстрактно-логического метода построены прогнозы валового регионального продукта и среднемесячной начисленной заработной платы в Югре до 2030 г., описаны институциональные ловушки в системе высшего и профессионального образования Югры [15] (Karminskaya, Islamutdinov, 2021).

Также имеют место быть и подходы, которые оценивают образование с качественной стороны. Так, например, сотрудниками РАНХиГС описывается подход, связанный с расчетом общего ранга системы образования на основе опросных мнений по субиндексам [16]. Таким как «Результат работы системы», «Обеспечение образовательного процесса», «Условия осуществления образовательной деятельности» и т.д. Формула выглядит следующим образом:

где

IR – итоговый ранг системы образования;

r – значение системы образования по субиндексу «Результат работы системы»;

p – значение общего образования по субиндексу «Обеспечение образовательного процесса»;

c – значение общего образования по субиндексу «Условия осуществления образовательной деятельности»;

a – значение общего образования по субиндексу «Доступность дополнительного обучения».

Рассмотренные подходы позволяют оценить влияние образования на экономический рост, но при этом не учитывают современные условия (ускоренная цифровизация образования в условиях пандемии).

Методика оценки влияния образования на экономический рост региона

Для оценки влияния образования на экономический рост региона в условиях цифровизации с учетом рассмотренных выше взглядов ученых и их подходов необходимо произвести ряд расчетов. Сначала потребуется найти итоговый ранг системы образования. Для этого необходимо адаптировать формулу под современные условия. Это обосновывает введение дополнительного субиндекса, который призван охарактеризовать соответствие уровня дистанционного обучения посещению учебного заведения. По сути, речь идет о качестве дистанционного образования в современных условиях. Также каждому субиндексу экспертным путем должно быть присвоено свое весовое значение, которое выражает значимость субиндекса для системы образования на день оценки.

Таким образом, получаем:

где

IR – итоговый ранг системы образования;

r – значение системы образования по субиндексу «Результат работы системы»;

p – значение общего образования по субиндексу «Обеспечение образовательного процесса»;

c – значение общего образования по субиндексу «Условия осуществления образовательной деятельности»;

b – значение общего образования по субиндексу «Доступность дистанционного обучения».

Далее рассмотрим схему расчета каждого субиндекса по отдельности.

Результат работы системы образования основывается на статистике охвата детей на местах (например, в муниципалитете), а также опросных данных об удовлетворенности качеством образовательных результатов [16]. Формула расчета субиндекса:

,

где

r – результат работы системы образования;

C_ov – охват детей в возрасте от 7 до 18 лет;

K_sat – коэффициент удовлетворенности качеством образовательных результатов.

Для оценки обеспечения образовательного процесса используются результаты опроса о состоянии материально-технической базы и инфраструктуры, а также по удовлетворенности этим состоянием, доступности и безопасности инфраструктуры [16]. Формула расчета субиндекса:

,

где

p – обеспечение образовательного процесса

S_mtb – самооценка организациями материально-технической базы;

S_inf – самооценка организациями инфраструктуры;

E_mtb – внешняя оценка (семей) удовлетворенности качеством условий получения образования (образовательная среда, инфраструктура, материально-техническая база);

E_inf – внешняя оценка (семей) доступностью и безопасностью инфраструктуры организаций.

Условия осуществления образовательной деятельности оцениваются по результатам независимой оценки качества условий осуществления образовательной деятельности [16]. Формула расчета субиндекса:

,

где

c – условия осуществления образовательной деятельности;

AS – среднее значение баллов организаций образования в пределах исследуемой территории;

K_bal – коэффициент баланса негосударственных и государственных организаций образования в пределах исследуемой территории.

Формула расчета субиндекса «Доступность дистанционного обучения» основывается на результатах опроса по оценке уровня адаптации дистанционного образования:

где

b – оценка доступности дистанционного образования;

B – оценка уровня адаптации дистанционного образования;

n – число участников опроса.

Далее, учитывая подтвержденную зависимость экономического роста от образовательной среды и зная, что на ее изменение влияют как количественные, так и качественные показатели, выведем формулу для оценки отдачи образования:

,

где

Y_EDU – ВРП с отдачей от финансирования образования;

S_r – объем финансирования;

I_e – изменение ранговой оценки качества образования;

EE – базовая экономическая эффективность от финансирования;

K_E – коэффициент уровней образования, участвующих в оценке (при оценке всех уровней равен 1, а например, при оценке только общего образования – лишь часть, например условные 0,25).

Получаем, что базовая экономическая эффективность от финансирования – это отношение валового регионального продукта к фонду образования. При этом необходимо ввести поправочный коэффициент. Например, 0,15. Это сделано с отсылкой к статье профессора Д.В. Нестеровой, где утверждается, что «на долю образования приходится в среднем от 15 до 20% прироста национального дохода» [17].

.

В итоге наличие/отсутствие экономического роста определяется сопоставлением главного показателя для такой идентификации (ВРП) планируемого/текущего периода с предыдущими значениями:

.

Оценка влияния образования на экономический рост региона (на примере Югры)

Для текущей оценки влияния образовательной среды на экономический рост, согласно вышепредставленной методике, проведен опрос для выявления качественного показателя. В период с июня по октябрь 2021 года опрошено более 100 родителей г. Ханты-Мансийска, чьи дети в 2021 году обучались дистанционно. По результатам опроса получены следующие баллы:

1. Результат работы муниципальной системы – 68,9.

2. Обеспечение образовательного процесса – 55,5.

3. Условия осуществления образовательной деятельности – 70,9.

4. Доступность дистанционного обучения – 63,5.

Если попытаться оценить связь финансирования образования и ВРП Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, то по данным 2020 года получим:

.

Необходимо отметить, что такой уровень достигнут при уровне качества в 61,1% (общий индекс IR, полученный по результатам опроса).

Далее проведем расчет сценариев. Рассмотрим три сценария развития:

1. «Инерционный», подразумевает наращивание финансирования образования без улучшения качества.

2. «Качественный», подразумевает рост качества образования за счет цифровой трансформации образовательной среды без увеличения финансирования.

3. «Прорывной», объединяет первые два сценария.

Предположим, что размер регионального финансирования образования вырастет по инерции на 10%. Найдем, как это повлияет на экономический рост.

.

Согласно данному сценарию экономический рост составит:

667,4–604,8 = 62,6 млрд рублей.

Второй сценарий подразумевает повышение качества образования за счет цифровизации. Таким образом, представим, что данные опроса изменились по субиндексу «Доступность дистанционного обучения» на максимальное значение (100 баллов вместо 63,5). Так как в данном сценарии размер регионального финансирования образования не изменится, то итоговый расчет будет следующим.

.

Таким образом, согласно данному сценарию, экономический рост составит:

696,8–604,8 = 92 млрд рублей.

При этом если выйти за пределы условий описанного сценария и представить, что качественно образование вырастет до максимума по всем субиндексам, то эффект от него будет следующим:

.

Таким образом, согласно данному сценарию, экономический рост составит:

842,7–604,8 = 237,9 млрд рублей.

Согласно третьему сценарию предполагаем, что растут как количественные, так и качественные показатели (сценарий 1 + сценарий 2).

.

Таким образом, согласно данному сценарию, экономический рост составит:

766,5–604,8 = 161,7 млрд рублей.

Несмотря на позитивный исход всех сценарных расчетов, нужно понимать, что эффект может быть и отрицательным, например при снижении качества образования.

Представленная методика оценки влияния трансформации образовательной среды на экономический рост региона позволяет увидеть в том числе и влияние цифровизации, причем как при положительном, так и при отрицательном влиянии [18] (Kobleva, 2021). Несомненно, данная методика лишь теоретически описывает влияние образования на экономику, так как существует множество других факторов, влияющих на экономический рост.

Вследствие этого необходимо выработать методику оценки влияния качества образования на экономический рост, которая поможет приблизительно оценить влияние на экономический рост [19] (Bykovskaya, Rybina, 2020).

Заключение

Таким образом, изучение теоретических и методических подходов к обоснованию и оценке влияния образования на экономический рост позволило выявить ряд зависимостей. Современные условия также накладывают определенные границы и требуют адаптации известных методик под требования меняющегося мира. Поэтому введение дополнительных показателей (как в рассмотренном выше примере) актуально. Все показатели, используемые в расчетах, влияют на образование в целом, а значит, и на экономическое развитие региона, страны. Отмечая субиндекс «Доступность дистанционного обучения», дополнивший по инициативе авторов методику оценки, стоит отметить следующее: использование информационно-телекоммуникационных технологий, которые полностью заменяют очные занятия (по качеству обучения, усвоению материала и т.д.) в образовательном процессе, положительно отражается на всех его участниках, так как ведет к повышению и обновлению компетенций у обучающих, влияет на вовлеченность в учебный процесс обучаемых и увлеченность им, а следовательно, повышается качество итогового продукта (кадров), что в конечном итоге влияет и на экономику страны, региона. Аналогично обосновываются и остальные субиндексы.