Оценка чувствительности влияния развития цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов РФ

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 25-2801608,

This study was supported by grant No. 2528-01608 from the Russian Science Foundation,

Внедрение технологий цифровой обработки и передачи информации стало ключевым аспектом трансформации современных социально-экономических систем, в частности региональных.

Цифровая трансформация развития социально-экономических систем представляет собой глобальный вызов развитию территориальных социально-экономических систем регионов [1], обусловливает необходимость развития цифрового образования на региональном уровне. Система высшего образования как компонент социально-экономической структуры региона существенно влияет на его социально-экономическую организацию и выступает движущей силой устойчивого развития данной территории [2]. Эффективность функционирования современной экономики как в региональном, так и в национальном масштабе во многом определяется уровнем развития и применением образовательного потенциала, а также качеством образовательного процесса. Развитие высшего образования играет ключевую роль в экономическом росте, инновационных достижениях, подготовке высококвалифицированных специалистов, улучшении качества жизни граждан и поддержании социальной стабильности.

Процессы экономического развития и эволюция образовательной системы динамически взаимосвязаны. Повышение эффективности образовательной системы способствует экономическому росту, особенно в странах с низким уровнем развития. В свою очередь, увеличение валового внутреннего продукта на душу населения создает условия для развития образовательной системы, так как позволяет увеличить ресурсы, выделяемые на эту сферу, что в конечном счете способствует повышению уровня образования населения [3].

В условиях цифровой трансформации происходит эволюция системы образования – от классического к цифровому.

Понятие «цифровые профессии» в научной литературе имеет различные трактовки, поэтому необходимо дать его определение, которое будет использоваться далее в ходе исследования.

В рамках цифровой экономики виды занятости все чаще стали называть цифровыми профессиями. Существует множество видов деятельности, которые могут принести прямую или косвенную прибыль от создания контента для интернета. Речь идет о сфере цифрового труда, которая включает в себя частное производство медиапродукции, блогинг, стриминг и множество других видов деятельности. Цифровые технологии стремительно интегрируются в системы глобального производственного разделения труда в качестве нового ключевого фактора производства [4].

В современных условиях происходит включение экономики РФ в мировую экономическую систему, что обусловливает важность создания надлежащих условий для развития в стране цифровой экономики. Она повышает конкурентоспособность страны, качество жизни граждан, обеспечивает экономический рост, но при этом требует формирования новой высококвалифицированной рабочей силы [5].

О. В. Забелина с соавторами отмечают, что в рамках цифровой экономики формируется спрос на специалистов нового типа, способных решать задачи, требующие творческого подхода, и готовых к сотрудничеству с другими людьми и с системами искусственного интеллекта [6]. В настоящее время наблюдается высокий спрос на специалистов по анализу данных, искусственному интеллекту, программистов, системных аналитиков и других смежных направлений. По мнению R. Eden с соавторами, цифровая трансформация и трансформация рабочей силы, безусловно, взаимосвязаны [7]. При этом согласно исследованию [8] существуют факторы, препятствующие развитию цифровой экономики. Ключевым барьером для ее развития становится нехватка квалифицированных кадров, обладающих соответствующими компетенциями и знаниями. Поэтому одним из основных направлений формирования цифровой экономики является развитие образования по цифровым программам обучения для подготовки будущих специалистов в необходимых областях и изучение его влияния на социально-экономическое развитие. Однако количественные методы оценки влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов в современной научной литературе не разработаны.

В исследовании Н. П. Машегова с соавторами отмечено, что «вопросам цифрового образования посвящено значительное количество работ, в которых делаются попытки определить тенденции цифровой трансформации образования, а также уровень ее достижения на современном этапе, выделить приоритетные направления и значение трансформации образования для экономики и общества в целом, определить перспективы и ключевые направления, а также выделить наиболее значимые проблемы, требующие особого внимания со стороны государства» [9].

Научный интерес к исследованию цифрового образования cохраняется на протяжении длительного времени. Так, в 2010 г. в Google Академии (scholar.google.com) было размещено только четыре статьи на указанную тематику, а в 2025 г. их количество увеличилось до 128 500. По проблеме влияния социально-экономического развития регионов с 2010 г. по август 2025 г. наблюдается рост количества публикаций с 4550 до 39 400. При этом вопросам оценки чувствительности влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов посвящено меньшее количество научных работ (5100 – в 2020 г. и 8859 – в августе 2025 г.).

Таким образом, можно сделать вывод о небольшом количестве исследований, посвященных инструментарию оценки чувствительности влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов в современной научной литературе.

Высокую актуальность научной задачи, связанной с разработкой методов оценки чувствительности влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов, обосновывает ряд отечественных и зарубежных ученых. Так, Л. В. Хаджинов отме- чал, что цифровая трансформация непосредственно влияет на ситуацию на рынке труда и в сфере образования. При реализации государственных программ, необходимых для вывода экономики на качественный уровень, требуется оценить взаимосвязь образования и экономического роста [10].

В. М. Володин с соавторами считают, что одной из важных научных проблем является разработка методики анализа влияния интегративной образовательной и научно-исследовательской деятельности высших учебных заведений на социально-экономическую составляющую регионального развития [11].

По мнению В. И. Меденникова, исследования роли и значения образования для эффективной и успешной цифровой трансформации всего общественного развития в последние годы приобретают все большее значение, поскольку его недостаточный уровень ведет к неготовности специалистов и пользователей к восприятию инноваций [12].

Исходя из указанного разработка инструментария оценки чувствительности влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов необходима.

В первую очередь важно дать определение понятия «цифровое образование».

Образование в целом – это совокупность приобретаемых в процессе обучения результатов в виде новых знаний, умений, опыта и компетенций, необходимых для эффективной профессиональной деятельности человека. В то время как цифровое образование – это инновационный способ организации образования, который, в отличие от традиционного, обеспечивает развитие таких навыков, как решение проблем, критическое мышление, творчество, работа в команде. Цифровое образование позволяет адаптироваться к постоянно меняющимся требованиям к навыкам, необходимым на рынке труда, и решать вопросы преодоления неравенства, инклюзивности и социальной справедливости.

Цель настоящего исследования – рассмотреть и выявить закономерности чувствительности влияния высшего образования по циф- ровым специальностям на социально-экономическое развитие регионов.

Для достижения обозначенной цели поставлены и решены следующие задачи:

– изучение актуальности темы и составление научного обзора;

– формирование гипотезы;

– создание базы данных и проведение необходимых расчетов;

– подтверждение или опровержение гипотезы.

МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

В процессе исследования проблем развития цифрового образования в подавляющем большинстве случаев ученые используют качественные методы анализа [13], среди которых наиболее часто применяется метод экспертных оценок [14]. Широкое распространение при анализе проблем цифрового образования получили также анализ документов [15; 16] и глубинное интервью [17]. Однако данные методы не позволяют осуществить количественную оценку развития цифрового образования.

Для количественной оценки развития цифрового образования в регионах России авторы статьи предлагают использовать индексный подход, который применяется во многих сферах, в том числе в практической деятельности для оценки развития городов и регионов, и включает множество различных индексов и показателей [18].

Авторы настоящей статьи при оценке уровня высшего образования по цифровым специальностям в регионах РФ предлагают использовать индекс цифрового образования - digital education ( DE ), состоящий из трех субиндексов: доступности цифрового образования (ДО), проникновения цифрового образования (ПРО) и доступности цифровых технологий (ДЦТ):

DE = 3/ДО x ПРО х ДЦТ.         (1)

Субиндекс доступности цифрового образования имеет вид

ДО = ЗС v ЗП,             (2)

где ЗС – средняя стоимость программ высшего образования (за один семестр); ЗП – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций по субъектам РФ.

Субиндекс проникновения цифрового образования:

ПРО = 5 ЧС х ДС х ОЧ х ЧП х ДН,    (3)

где ЧС – число студентов, окончивших высшие образовательные учреждения; ДС – доля студентов с цифровым образованием по программам «Инженерия», «Технологии», «Информатика»; ОЧ – общая численность студентов; ЧП – численность постоянного населения в среднем за год; ДН – доля населения с цифровым образованием.

Субиндекс доступности цифровых технологий:

ДЦТ = 2/ ПК х ДИ,           (4)

где ПК – сведения о количестве персональных компьютеров в образовательных организациях высшего образования; ДИ – сведения об образовательных организациях высшего образования, имеющих доступ в интернет.

Оценка уровня социально-экономического развития основывается на индексном подходе. С. А. Шахватова и М. А. Юшков [19] проводят сравнительный анализ методик, авторы которых используют ту или иную систему показателей и объединяют их в определенные группы (табл. 1).

J. Stankoviс и соавторы проводят исследование, используя методы непараметрического подхода DEA (Data Envelopment Analysis – анализ оболочки данных) к оценке социальноэкономической эффективности регионального развития, особенно в условиях возникновения нежелательных последствий, что довольно часто встречается в работах, посвященных анализу социально-экономического развития регионов [20].

М. С. Бальцежак отмечает следующие широко признанные в настоящее время подходы к оценке социально-экономического регионального развития [21]:

– построение системы индикаторов устойчивого развития по отдельным его аспектам;

– интегральная оценка, предполагающая расчет агрегированного индекса, отражающего совокупный уровень устойчивого развития региона.

Горизонт настоящего исследования составил шесть лет (2018–2023 гг.). Источником данных по показателям развития высшего образования по цифровым специальностям и регионального развития являются Федеральная служба государственной статистики1, информационно-аналитические материалы по результатам проведения мониторинга деятельности образовательных организаций высшего образования2, Министерство науки и высшего образования Российской Федерации3, а также сайты высших учебных заведений в каждом регионе, по которым осуществлялся поиск стоимости программ обучения по цифровым специальностям.

В ходе исследования для оценки уровня социально-экономического развития регионов Российской Федерации также был использован индекс социально-экономического развития, состоящий из трех субиндексов, а именно: субиндекса развития социальной сферы (СР), развития экономики (ЭР) и качества жизни населения (КЖ):

СЭ = 3 СР X ЭР X КЖ. (5)

Табл. 1. Сравнительная характеристика методик оценки уровня социально-экономического развития региона Table 1. Comparative characteristics of methods for assessing the socio-economic development of the region

Автор	Название	Система показателей	Роль показателей	Результат методики
И. А. Зуев	Методика анализа уровня социально-экономического развития региона	13 показателей, объединенных в четыре группы	Одинаковая	Создание показателя на основе отклонений от среднего значения по России и сравнения с другими регионами
А. В. Графов, А. Д. Моисеев, Г. В. Графова, С. А. Шахватова	Рейтинговая оценка конкурентоспособности региона	7 показателей	Различная	Создание единого относительного рейтингового показателя
А. Н. Ильченко, Ма Цзюнь	Методика расчета ИРСЭИ	Множество показателей, объединенных в две группы	Роль показателей социально-демографической группы выше	Создание относительного индексного показателя
В. В. Смирнов	Методика оценки эффективности социально-экономического развития региона	Множество показателей, разделенных на две зависящие друг от друга группы	Показатели двух групп взаимосвязаны и взаимозависимы	Создание целевой функции, отражающей эффективность развития
Источник : составлено авторами на основе данных [19]. Source : compiled by the authors from the data [19].

1 Информационное общество // Федеральная служба государственной статистики. URL: (дата обращения: 01.08.2025).

2 Характеристика системы высшего образования РФ // ГИВЦ. Главный информационно-вычислительный центр. Мониторинг 2022. URL: (дата обращения: 01.08.2025).

3 Показатели, рассчитанные на основе данных формы федерального статистического наблюдения № 2-наука (ИНВ) «Сведения об организации сектора исследований и разработок» // Минобрнауки России. URL: 3TwNJV (дата обращения: 01.08.2025).

Субиндекс развития социальной сферы рассчитывается по формуле

СР = 2 УБ X ЗП, (6)

где УБ – уровень безработицы населения в возрасте 15–72 лет, %; ЗП – среднемесячная заработная плата, руб.

Субиндекс развития экономики:

ЭР = 3/ВРП x ИПЦ x ИПП, (7)

где ВРП – валовой региональный продукт на душу населения, млн руб.; ИПЦ – индекс потребительских цен; ИПП – индекс промышленного производства.

Субиндекс качества жизни населения:

КЖ = 3 ЧПН x ИРЖ x ПРН, (8)

где ЧПН – ожидаемая продолжительность жизни при рождении; ИРЖ – индекс цен на первичном рынке жилья; ИСЖ – потребительские расходы в среднем на душу населения.

Важность данных субиндексов заключается в том, что все они являются комплексными и отражают отдельные блоки развития регионов. Оценка устойчивости развития региональных экономик и анализ факторов этого развития – важные теоретические и методологические проблемы, от решения которых зависит выполнение ряда практических задач, связанных с управлением долгосрочным экономическим развитием субъектов РФ [22].

Анализ объективных показателей развития социальной сферы регионов и оценка состояния показателей качества жизни населения демонстрируют связь между категориями социальной сферы и качеством жизни граждан. Уровень развития социальной сферы и происходящие в ней процессы непосредственно влияют на состояние показателя качества жизни населения [23].

Обеспечение достойного качества жизни населения в России сегодня, как и прежде, остается одной из наиболее значимых задач, актуальность которой подкрепляется достаточно высоким уровнем бедности в стране и сохраняющейся тенденцией к снижению реальных доходов населения [24].

При оценке влияния высшего образования на экономические показатели регионов А. А. Буймов и А. В. Глотко [25] используют информацию об уровне образования из открытых источников, анализ полученных данных путем сравнения и сопоставления и материалы проведенного исследователями опроса преподавателей.

Теоретическое обоснование взаимосвязи экономического роста и уровня образования проведено в работах многих выдающихся экономистов XX в., таких как А. Грейнер, G. Mankiw , D. Romer и др.

Исследования M. Bouhajeb с соавторами подтвердили наличие положительной корреляции между человеческим капиталом, экономическим ростом и валовым внутренним продуктом на душу населения [26].

В свою очередь A. Ancheta-Arrabal с соавторами изучали зависимость между уровнем образования и возможностями осуществления деятельности в цифровом обществе с помощью корреляционного метода [27].

Для оценки влияния высшего образования на развитие социальной сферы регионов С. М. Кроливецкая [28] использует систему показателей (средний балл ЕГЭ абитуриентов, поступивших на очную форму обучения; объем выполнения НИОКР в расчете на одного научно-педагогического работника и др.) для проведения дальнейшего сравнительного анализа.

По мнению C. Diebolt и R. Hippe , качественный рост человеческого потенциала является основным фактором устойчивого экономического и социального развития. Оценка данного фактора в исследовании проводилась путем анализа статистических данных и расчета индекса [29].

На основании представленной информации можно заключить, что в современной литературе отсутствуют методики оценки воздействия высшего образования в области цифро- вых специальностей на развитие экономики, социальной сферы и на качество жизни населения регионов. В связи с этим авторами разработана методика оценки чувствительности влияния развития цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов.

Для начала была составлена база данных с показателями для расчета субиндексов и общих индексов цифрового образования и социально-экономического развития.

С целью количественной оценки влияния развития цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов введен показатель «чувствительность влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов РФ», проведены его расчет и анализ результатов. Чувствительность влияния цифрового образования на социально-экономического развитие регионов РФ – это экономический показатель, который измеряет степень изменения социально-экономического развития в ответ на изменение цифрового образования на 1 %. Он используется для оценки чувствительности реакции зависимой величины:

СЭ 2 - СЭ 1 ^ ЦО 2 - ЦО 1

СЭ 1     '     ЦО 1

где CH – чувствительность; ЦО 1 – показатель цифрового образования прошлого периода; ЦО 2 – показатель цифрового образования исследуемого периода; СЭ 1 – показатель социально-экономического развития прошлого периода; СЭ 2 – показатель социально-экономического развития исследуемого периода.

По результатам расчета чувствительности регионы РФ были распределены по группам:

• 1)    с чувствительностью < –1 – увеличение цифрового образования на 1 % ведет к уменьшению социально-экономического развития более чем на 1 %;

• 2)    с чувствительностью от –1 до 0 – увеличение цифрового образования на 1 % приводит к замедлению социально-экономического развития на 1 % или социально-экономическое развитие не изменяется;

• 3)    с чувствительностью от 0 до 1 – увеличение цифрового образования на 1 % приводит к увеличению социально-экономического развития на 1 % или социально-экономическое развитие не изменяется;

• 4)    с чувствительностью > 1 – увеличение цифрового образования на 1 % приводит к увеличению социально-экономического развития более чем на 1 %;

• 5)    отстающие регионы – регионы, по которым недостаточно данных для проведения анализа 1 (такие регионы характеризуются слабым развитием экономики и соответственно низким уровнем доходов населения, а также имеют множество факторов, сдерживающих экономическое развитие).

В результате анализа полученной информации сформулирована гипотеза исследования.

H 1. Уровень развития цифрового образования влияет на уровень социально-экономического развития регионов.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

На первом этапе исследования дополнительно осуществлялся корреляционный анализ собранных данных для выявления взаимосвязи (табл. 2).

В ходе анализа выявлено, что среднемесячная заработная плата меньше всего влияет на долю студентов с цифровым образованием, как и потребительские расходы на душу населения, оказывающие наименьшее влияние на среднюю стоимость программ высшего образования.

Результаты расчетов представлены в виде таблиц (табл. 3–6).

Табл. 2. Корреляционный анализ, 2023 г.

Table 2. Correlation analysis, 2023

Показатель	Значение	Сила связи
Зависимость средней стоимости программ высшего образования от потребительских расходов в среднем на душу населения	0,51	Умеренная
Зависимость числа студентов, окончивших высшие образовательные учреждения, от ВРП на душу населения	0,99	Сильная
Зависимость доли студентов с цифровым образованием от среднемесячной заработной платы	0,48	Умеренная
Зависимость численности постоянного населения от ВРП на душу населения	0,98	Сильная
Зависимость численности постоянного населения в среднем за год от ожидаемой продолжительности жизни при рождении	0,99	Сильная
Зависимость количества персональных компьютеров в образовательных организациях высшего образования от ВРП на душу населения	0,99	Сильная
Источник : составлено авторами по данным [19]. Source : compiled by the authors from the data [19].

Табл. 3. Количество регионов с чувствительностью влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов меньше –1

Table 3. The number of regions with a min –1 sensitivity to the impact of digital education on the socio-economic development of regions

Субиндекс цифрового образования и социально-экономического развития регионов, по которому проводился расчет чувствительности	2019	2020	2021	2022	2023
Доступность цифрового образования × Развитие социальной сферы	23	8	61	33	11
Доступность цифрового образования × Развитие экономики	0	0	65	12	19
Доступность цифрового образования × Качество жизни населения	10	66	12	66	0
Проникновение цифрового образования × Развитие социальной сферы	0	0	0	0	0
Проникновение цифрового образования × Развитие экономики	0	1	1	6	3
Проникновение цифрового образования × Качество жизни населения	0	0	0	0	0
Доступность цифровых технологий × Социальное развитие	10	8	6	5	6
Доступность цифровых технологий × Развитие экономики	0	0	6	5	4
Доступность цифровых технологий × Качество жизни населения	0	0	7	0	0
Источник : разработано и рассчитано авторами. Source : designed and calculated by the authors.

По результатам анализа данных, представленных в табл. 3, можно сделать вывод, что если влияние доступности цифрового образования на социальную сферу в 2020 г. было отрицательным только в восьми регионах, то в 2021 г. – уже в 61 регионе, а к 2023 г. количество таких регионов снова снизилось до 11, что свидетельствует о неустойчивом и подверженном влиянию различных внешних и внутренних факторов влиянии доступности цифрового образования на развитие социальной сферы. Таким образом, развитие доступности цифрового образования в социальной сфере может привести к риску возникновения отрицательного влияния: развитие цифрового образования не приводит к развитию социальной сферы, а в некоторых случаях даже замедляет его.

Аналогичная неустойчивая динамика наблюдается при анализе влияния доступности цифрового образования на развитие экономики и качество жизни населения. Если зависимость влияния доступности цифрового образования на социально-экономическое развитие реги- онов от внешних факторов является высокой, это обусловливает резкий рост количества регионов с чувствительностью менее –1 в 2020– 2022 гг. под воздействием пандемии COVID-19, а в случае отсутствия внешних факторов в 2019 и 2023 гг. количество таких регионов резко снижается.

Необходимо отметить, что в Российской Федерации не выявлено ни одного региона с устойчивой чувствительностью меньше –1 (когда развитие цифрового образования на 1 % приводит к замедлению социально-экономического развития региона более чем на 1 %).

Результаты анализа данных, представленных в табл. 4, позволяют сделать вывод, что наблюдается устойчивое отрицательное влияние доступности цифровых технологий на социальное развитие в подавляющем большинстве регионов, т. е. увеличение доступности цифрового образования приводит к замедлению социального развития.

В подавляющем большинстве регионов РФ наблюдается устойчивое среднее положительное влияние доступности цифровых технологий на развитие экономики и качество жизни в регионах РФ (табл. 5).

Табл. 4. Количество регионов с чувствительностью влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов от –1 до 0

Table 4. Number of regions with from –1 to 0 sensitivity of the impact of digital education on the socio-economic development of regions

Субиндекс цифрового образования и социально-экономического развития регионов, по которому проводился расчет чувствительности	2019	2020	2021	2022	2023
Доступность цифрового образования × Развитие социальной сферы	7	14	10	13	21
Доступность цифрового образования × Развитие экономики	9	65	10	8	21
Доступность цифрового образования × Качество жизни населения	6	1	16	0	6
Проникновение цифрового образования × Развитие социальной сферы	0	0	0	0	0
Проникновение цифрового образования × Развитие экономики	0	0	0	0	0
Проникновение цифрового образования × Качество жизни населения	0	0	0	0	0
Доступность цифровых технологий × Социальное развитие	68	74	68	74	72
Доступность цифровых технологий × Развитие экономики	26	24	13	16	8
Доступность цифровых технологий × Качество жизни населения	26	25	11	23	18
Источник : разработано и рассчитано авторами. Source : designed and calculated by the authors.

Табл. 5. Количество регионов с чувствительностью влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов от 0 до 1

Table 5. Number of regions with from 0 to 1 sensitivity of the impact of digital education on the socioeconomic development of regions

Субиндекс цифрового образования и социально-экономического развития регионов, по которому проводился расчет чувствительности	2019	2020	2021	2022	2023
Доступность цифрового образования × Развитие социальной сферы	8	45	1	20	14
Доступность цифрового образования × Развитие экономики	64	20	6	21	20
Доступность цифрового образования × Качество жизни населения	8	15	0	017	5
Проникновение цифрового образования × Развитие социальной сферы	0	4	6	5	6
Проникновение цифрового образования × Развитие экономики	0	0	1	0	0
Проникновение цифрового образования × Качество жизни населения	2	2	1	4	2
Доступность цифровых технологий × Социальное развитие	1	1	2	1	1
Доступность цифровых технологий × Развитие экономики	59	60	60	62	67
Доступность цифровых технологий × Качество жизни населения	59	60	61	62	67
Источник : разработано и рассчитано авторами. Source : designed and calculated by the authors.

Табл. 6. Количество регионов с чувствительностью влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов больше 1

Table 6. Number of regions with a more than 1 sensitivity to the impact of digital education on the socio-economic development of regions

Субиндекс цифрового образования и социально-экономического развития регионов, по которому проводился расчет чувствительности	2019	2020	2021	2022	2023
Доступность цифрового образования × Развитие социальной сферы	47	18	13	18	39
Доступность цифрового образования × Развитие экономики	12	0	9	44	25
Доступность цифрового образования × Качество жизни населения	61	3	57	2	74
Проникновение цифрового образования × Развитие социальной сферы	85	81	79	78	79
Проникновение цифрового образования × Развитие экономики	85	84	83	79	82
Проникновение цифрового образования × Качество жизни населения	83	83	84	81	83
Доступность цифровых технологий × Социальное развитие	6	2	9	5	6
Доступность цифровых технологий × Развитие экономики	2	0	6	5	6
Доступность цифровых технологий × Качество жизни населения	0	0	7	0	0
Источник : разработано и рассчитано авторами. Source : designed and calculated by the authors.

Исходя из данных табл. 6 наиболее значимое и эффективное влияние цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов оказывает проникновение цифрового образования. Влияние проникновения цифрового образования на развитие социальной сферы, развитие экономики и на качество жизни больше 1 наблюдается практически во всех регионах РФ, является устойчивым и не зависит от внешних и внутренних факторов, так как количество регионов, в которых чувствительность больше, почти не меняется с течением времени.

Анализ полученных в ходе исследования результатов, представленных в табл. 3–6, позволил провести дифференциацию влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов РФ (табл. 7).

Табл. 7. Дифференциация влияния цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов по сферам

Table 7. Differentiation of the impact of digital education on the socio-economic development of regions by sector

Неустойчивое влияние, подверженное воздействию внешних факторов	Устойчивое влияние, не подверженное воздействию внешних факторов
	Среднее отрицательное	Среднее положительное	Высокое положительное
1.    Развитие доступности цифрового образования в социальной сфере. 2.    Развитие доступности цифрового образования в экономической сфере	1. Развитие доступности цифровых технологий в социальной сфере	1.    Развитие доступности цифровых технологий в экономической сфере. 2.    Развитие доступности цифрового образования в сфере развития качества жизни	1.    Развитие проникновения цифрового образования в социальной сфере. 2.    Развитие проникновения цифрового образования в экономической сфере
3. Развитие доступности цифрового образования в сфере развития качества жизни	–	–	3. Развитие проникновения цифрового образования в сфере развития качества жизни

Источник : разработано авторами. Source : designed by the authors.

Исходя из информации, представленной в табл. 7, можно сделать несколько выводов.

Во-первых, развитие проникновения цифрового образования оказывает значимое устойчивое положительное влияние на социальноэкономическое развитие регионов.

Во-вторых, несмотря на устойчивость развития доступности цифровых технологий, они не оказывают значимого положительного влияния на экономическую сферу и качество жизни населения, а в социальной сфере наблюдается даже отрицательное влияние.

В-третьих, развитие доступности цифрового образования оказывает неустойчивое непрогнозируемое влияние на социально-экономическое развитие регионов, подверженное воздействию внешних факторов, а значит, является высокорискованной деятельностью и требует дальнейшего анализа.

В исследовании выделены основные риски и угрозы развития цифрового образования со- гласно проведенному анализу значений чувствительности [34–36]:

– низкое финансирование сферы обучения по цифровым специальностям;

– слабая адаптация образовательных программ к задачам подготовки специалистов, способных принять активное участие в научнотехническом прогрессе (НТП);

– нежелание населения обучаться новому и снижение интереса к получению высшего образования;

– низкий уровень доверия к цифровым технологиям;

– цифровое неравенство;

– несоответствие цены на программы цифрового образования уровню жизни населения.

Определенные в процессе исследования основные риски и угрозы развития цифрового образования, их значимость, влияние, а также методы их устранения представлены в табл. 8.

Табл. 8. Основные риски и угрозы развития цифрового образования, их значимость, влияние и методы борьбы с ними

Table 8. Key risks and threats of digital development, their significance, impact and methods of combating them

Риск	Значимость	Предложение Влияние по предотвращению риска
Развитие доступности цифрового образования в социальной сфере
Нежелание населения обучаться новому и снижение интереса к получению высшего образования	Отказ от обучения новому может привести к снижению конкурентоспособности страны, дефициту квалифицированных специалистов на рынке труда, замедлению процесса внедрения современных технологий и инновационных решений	Снижение уровня жизни. Увеличение числа выпускников, Усиление неравенства.    работающих по специальности Замедление темпов эконо- после завершения обучения мического роста         по цифровым образовательным программам. Создание благоприятных условий работы, обеспечение достойного уровня заработной платы и определенная мотивация помогут привлечь внимание людей к обучению цифровым профессиям
Цифровое неравенство	Не все социальные группы могут иметь равный доступ к цифровому образованию из-за различий в уровне дохода, месте проживания или возрасте. Это может привести к усилению социального неравенства	Усиление социального    Строительство и модернизация неравенства.             сетей связи, обеспечение широ- Снижение конкуренто-   кополосного доступа в интернет способности.            в удаленных районах. Ограничение возможно-  Активное внедрение цифровых стей                    технологий в образовательный процесс. Повышение цифровой грамотности населения

Продолжение табл. 8

Риск	Значимость	Влияние	Предложение по предотвращению риска
Развитие доступности цифрового образования в экономической сфере
Низкое финансирование сферы обучения по цифровым специальностям	Неравномерное распределение цифровых ресурсов, недостаток квалифицированных специалистов в области цифровизации образования могут затруднять процесс внедрения цифровых технологий в образовательные учреждения	Замедление темпов развития цифровой экономики. Усиление зависимости от импорта технологий. Снижение качества жизни населения	Привлечение инвестиций частного сектора для модернизации образовательных технологий. Разработка программ государственных грантов и субсидий для университетов, направленных на развитие цифровых технологий. Проведение публичных консультаций с участием экспертов для выработки эффективных стратегий финансирования образования
Несоответствие цены на программы цифрового образования уровню жизни населения	Данная проблема ограничивает доступ к образовательным ресурсам для многих людей, особенно для тех, кто живет в регионах с низким уровнем дохода или принадлежит к социально уязвимым группам. В результате это может привести к усилению неравенства в обществе и снижению общего уровня образования и квалификации рабочей силы	Усиление социального неравенства. Снижение конкурентоспособности. Замедление экономического роста. Увеличение уровня безработицы	Государство или образовательные учреждения могут сотрудничать с платформами онлайн-обучения для предоставления скидок или специальных условий. Создание доступных и качественных образовательных ресурсов. Введение программ финансовой помощи, которые предоставляют нуждающимся студентам средства для оплаты обучения. Популяризация и интеграция открытых образовательных ресурсов, которые доступны бесплатно и могут быть использованы для самообразования
Развитие доступности цифрового образования в сфере развития качества жизни
Слабая адаптация образовательных программ к задачам подготовки специалистов, способных принять активное участие в НТП	Недостаточная адаптация может привести к тому, что выпускники окажутся не готовы к решению сложных задач. Это может замедлить темпы НТП и сказаться на конкурентоспособности страны	Отставание в подготовке квалифицированных кадров. Снижение качества образовательного процесса. Замедление НТП. Потеря потенциала для научных исследований	Использование современных методик и технологий, таких как онлайн-обучение, проектная работа и междисциплинарный подход, для повышения качества образования. Финансирование научных исследований и предоставление возможностей для участия студентов в научных проектах
Низкий уровень доверия к цифровым технологиям	Студенты могут не осознавать непосредственную связь между цифровыми навыками и их будущим применением в жизни или профессиональной деятельности. Это может привести к снижению мотивации к обучению. Учащиеся и преподаватели могут оставаться привязанными к традиционным методам	Ограничение доступа к информации и знаниям. Снижение конкурентоспособности компаний из-за нехватки квалифицированных кадров. Замедление темпов экономического роста	Включение в учебные программы курсов, демонстрирующих практическое применение цифровых навыков в различных профессиях. Организация встреч с представителями ИТ-индустрии, вебинаров и экскурсий в компании, чтобы учащиеся могли увидеть реальные примеры успешного использования цифровых технологий.

Продолжение табл. 8

Риск	Значимость	Влияние	Предложение по предотвращению риска
То же	обучения и сопротивляться внедрению новых технологий		Организация информационных кампаний, направленных на повышение осведомленности о преимуществах образования. Проведение мастер-классов и демонстраций успешных практик использования цифровых технологий в образовании

Источник : разработано авторами. Source : designed by the authors.

Предложенные в табл. 8 мероприятия, направленные на предотвращение рисков развития цифрового образования, позволяют повысить эффективность его влияния на социальноэкономическое развитие регионов.

ВЫВОДЫ

В результате проведенного теоретического и эмпирического исследования получены следующие результаты.

Во-первых, разработан метод количественной оценки влияния развития цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов РФ – оценка чувствительности влияния цифрового образования на социальноэкономическое развитие регионов.

Во-вторых, произведен расчет чувствительности влияния развития цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов РФ. На основании проведенных расчетов регионы разделены по группам чувствительности, с помощью чего определены особенности рассматриваемого влияния.

В-третьих, доказано, что развитие проникновения цифрового образования оказывает значимое, устойчивое, не подверженное внешним факторам влияние на социальное развитие.