Образовательная миграция в Республике Мордовия

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Молодежная образовательная миграция – ключевой фактор, влияющий на кадровый потенциал региона. Цель статьи – по материалам проведенного исследования выявить специфику молодежной образовательной миграции Республики Мордовия, определить складывающийся тип миграции в сравнении с другими регионами, сформулировать предложения для нужд регионального развития.
Материалы и методы. Эмпирическую основу статьи составляют демографические данные по межрегиональной миграции за 2017– 2021 гг. в разрезе возрастов (17–27 лет), базы «образовательных данных» по результатам Единого государственного экзамена и приема в вузы абитуриентов. Использованы общестатистические методы и подходы, проведена обработка и визуализация данных в сводных таблицах и диаграммах, задействованы прикладные программные средства и библиотеки языка Python – numpy, pandas, matplotlib, позволившие выделить показатели миграции применительно к региону, провести их анализ, наглядно представить параметры образовательной миграции.
Результаты исследования. Установлено, что до недавнего времени Республика Мордовия относилась к регионам-донорам образовательной молодежной миграции. Однако с 2018–2020 гг. наблюдается тренд к переходу на позиции «транзитного» региона: сальдо миграции 20–22-летних и старших возрастов отрицательно, но 17–19-летних – положительно. Выявлены направления и пропорции образовательной миграции в отношении всего контингента выпускников и отдельных категорий. Выдвинуты предположения и гипотезы для последующей проверки на всей генеральной совокупности («больших данных») абитуриентов по Российской Федерации.
Обсуждение и заключение. Объективные условия «постковидной» реальности и внешние ограничения в плане образовательной миграции могут существенно повысить роль регионов. Достижение «балансового» состояния с компенсацией выбывающей миграции, сохранением и обновлением человеческого капитала представляется возможным. Данные по образовательной миграции по региону, принципы анализа и выводы будут полезны как исследователям в сфере data science, миграционных процессов, социологии образования, так и органам управления образованием и социальной сферы для корректировки прогнозов и проектов регионального развития. Аналогичное исследование может быть проведено для других регионов Российской Федерации в сопоставлении с выявленными в Республике Мордовия трендами и закономерностями.

Полный текст

 Введение.

Современные взгляды на проблему «образовательной миграции» связаны с признанием легальности такой миграции [1, c. 68] и определением ее цели [1, c. 73]. В данном исследовании мы будем рассматривать сначала миграцию молодежи – мобильной части общества [2, c. 95]. Трудности при разработке данной темы обусловлены сложностью в выделении именно образовательной миграции на фоне миграции молодежи. Нерешенные вопросы связаны с объективными и достоверными данными по образовательной миграции.

Предмет исследования ограничен молодежной образовательной миграцией. Общие демографические показатели рассматриваются на срезах 17–27 лет. Конкретные показатели образовательной миграции связаны с данными 2020 г. по результатам ЕГЭ и поступления в вузы.

Исследовательская гипотеза связана с изменением характеристик образовательной молодежной миграции и межрегиональной миграции в целом в связи с происходящими радикальными сдвигами в социально-экономической и демографической сфере: пандемия COVID-19 и ее последствия, внешние ограничения могут дать как толчок развитию регионов, так и послужить причиной ухудшения положения. В 2020–2021 гг. миграционной катастрофы, роста межрегиональной миграции, как предсказывал Moody’s1, не произошло, поскольку показатели 2020 и 2021 гг. свидетельствуют скорее о сокращении объема миграционных потоков.

Практическая значимость исследования связана с тем, что в ближайшем будущем закономерное [3] изменение структуры экономики в направлении цифровизации [4] и смена структуры занятости и рынка труда [5], экономические и социальные выгоды [6] смогут скорректировать миграционные процессы, связанные с получением образования. В этих условиях регионы, которые первыми предложат для новых «цифровых кочевников» [7; 8] разных возрастов высокое качество жизни при минимальных затратах, качество и доступность образования, смогут превратиться как минимум в «транзитные» регионы.

Цель статьи – на основе проведенного исследования определить текущий статус Республики Мордовия и параметры молодежной образовательной миграции в регионе.

Современная межрегиональная миграция носит более сложный характер, чем доминировавшая ранее модель «периферия – центр» или «хора – мегаполис». В рамках данного исследования выделено несколько категорий:

− «регионы-доноры» образовательной миграции – территории с невысоким уровнем инновационного и социально-экономического развития и низким качеством образования;

− «регионы-акцепторы» образовательной миграции – с высоким качеством жизни и развитой экономикой;

− «транзитные регионы» – территории, где наблюдается миграционный приток в категории 17–19 лет (получение высшего образования) и отток в категории 20–22 лет (окончание обучения в СПО и вузе) с умеренным оттоком после 22 лет;

− «сбалансированные регионы» – территории с миграционным притоком, компенсирующим отток молодежи.

Обзор литературы.

Сравнительный анализ российских и иностранных публикаций свидетельствует об изучении проблемы миграции на теоретическом уровне, исходя из таких концепций, как «глобальная деревня» М. Маклюэна2, «сетевое общество» Я. Ван Дейка [9] и М. Кастельса3. Многие из «законов Э. Г. Равенштейна»4 справедливы и сейчас.

Э. С. Ли сосредоточил внимание на факторах притяжения и отталкивания мигрантов за счет «вмешивающихся препятствий»5. Далее мы подходим к идее «многоэтапной миграции», когда мигрант некоторое время пребывает на «транзитной территории» для преодоления «вмешивающихся препятствий» Эверетта.

В плане образовательной миграции ситуация несколько более сложная, данный процесс имеет больше стадий: достижение промежуточных целей, корректировку основой (изначальной) цели. В перспективе миграция может стать перманентным состоянием. Современные исследования международной миграции Казахстана [10], Вьетнама [11] отмечают интерес образовательных мигрантов к смене места жительства уже на постоянной основе и дальнейшей миграции с полученными дипломами и знаниями. Что характерно и для развитых стран: в среднем завершение высшего образования увеличивает вероятность внутренней миграции почти в 3 раза (менее чем в 1,5 раза – для среднего образования) [12]. Аналогичная ситуация может наблюдаться и для российских абитуриентов и выпускников, но уже внутри страны («западный дрейф»).

Для изучения вопросов миграции актуальны: экономическая теория миграции (О. Старк6, Д. Массей7), в рамках которой решения о миграции принимаются не взятыми отдельно индивидами или семьями, а большими группами взаимосвязанных людей; теория сегментированного (двойного) рынка труда М. Пиоре8 со стабильным спросом именно на труд мигрантов; ставшая уже классической теория мировых систем И. Валлерстайна [13] с разделением мира на «периферию» и «центр», теория миграционных сетей Д. Массея9, являющихся движущей силой перемещений масс, подходы других исследователей [14].

Уже модель Валлерстайна вводит различия и определенную иерархию «мир-системы», в которой достаточно четко выделяются привилегированное «ядро», «полупериферия» и эксплуатируемая и дающая ресурсы «периферия» [15, c. 49]. Это направление было дополнено и доработано Д. Нортом10, одним из создателей модели транзакционной экономики. Отдельно можно выделить экономиста из Швеции Д. Андерссона, сформулировавшего идею мегаполисов – «ворот в глобальный мир»11 как центров транзакционной и инновационной экономики, мест концентрации богатства, которые являются привлекательными «целями» для миграции.

На смену транзакционной модели экономики [16, c. 42], возможно, придет «посттранзакционная», или «нейросетевая», модель, связанная с big data, people data, знаниями, когнитивными, аналитическими и коммуникативными компетенциями, инновациями и услугами.

По итогам проведенного обзора можно установить совпадение мотивации в межрегиональной и межстрановой миграции, имеющей преимущественно экономическую основу, тренд на «многоэтапность» миграции, наличие «транзитных» территорий. Необходимо также отметить имеющуюся систему кластеризации регионов по типу образовательной миграции молодежи [17. c. 22].

По российским источникам прослеживается малое использование исследователями количественных данных собственно по образовательной миграции в связи с результатами ЕГЭ. В настоящей статье эти данные по направлениям миграции и поступлению в вузы применительно к Республике Мордовия вводятся в научный оборот впервые.

Материалы и методы.

Базовый метод исследования связан с анализом статистических данных. Для обработки и визуализации данных по миграции в рамках стандартных программных средств применялись сводные таблицы и диаграммы Excel и функции агрегирования.

В выводах по демографическим показателям используются «витрины данных» Федеральной службы государственной статистики: «Число прибывших по полу, возрасту и потокам передвижения»12 и «Число выбывших по полу, возрасту и потокам передвижения»13. В статье данные представлены с 2017 по 2021 г. включительно. Однако показатель межрегиональной миграции не тождественен «образовательной миграции», так как указаны миграционные показатели без выделения причин, побудивших к миграции [18, c. 279].

О качественном составе и характеристиках образовательных мигрантов из Республики Мордовия могут свидетельствовать результаты ЕГЭ и поступления в вузы14, разработанные в рамках проекта15, посвященного применению методов data science.

В исследовании учтены 4 категории выпускников:

поступившие выпускники – вся совокупность обучающихся, сдававших ЕГЭ в 2020 г. на территории и зачисленных в вузы;

медалисты – окончившие школу с золотой или серебряной медалями;

олимпиадники – победители олимпиад, дающих льготы при поступлении в вузы;

высокобалльники – выпускники, набравшие свыше 81 балла хотя бы по одному предмету.

В количественном плане указанные базы предлагают деперсонифицированные данные по 2 284 абитуриентам 2020 г.16.

Предварительная обработка данных осуществлялась в среде Anaconda (надстройка для языка Python и встроенных библиотек  numpy, pandas, matplotlib), что позволило вычленить данные из общего массива применительно к Республике Мордовия, с распределением по категориям выпускников, направлениям миграции (регионам, вузам). Визуализация обработанных данных через формат csv выполнялась в стандартной оболочке Excel для простоты верстки и последующего редактирования. Основной аналитический метод исследования – кластеризация выпускников по образовательным результатам, давший возможность проследить специфику выбора дальнейшей образовательной траектории и направления миграции.

Результаты исследования.

В рамках общей миграционной картины Республика Мордовия является регионом с отрицательной миграцией (рис. 1). Отметим некоторую тенденцию к сокращению прироста, оттока и разницы между потоками за 2020–2021 гг.

 

 
 

Рис.  1.  Общая миграция за 2017–2021 гг. по Республике Мордовия, чел.17

Fig.  1.  Total migration for 2017–2021 for the Republic of Mordovia, plp.

 

Похожую картину мы наблюдаем и в отношении категории 17–27-летних: отрицательная разница между потоками сокращается.

В некоторых исследованиях, касающихся данных за 2018 г. и прошлые периоды, Республику Мордовия относят к регионам с неблагоприятной демографической ситуацией [19; 20]. В целом схожие процессы наблюдаются и в Российской Федерации и странах Европы [21]. В перспективе, несмотря на образовательную миграцию, население Европы продолжит стареть [22].

Если посмотреть на миграционные потоки в разрезе возрастов, ситуация представляется не такой однозначной. Сальдо миграции на рисунке 2 – положительно.

 

 
 
Рис. 2. Миграция 17–19-летних по Республике Мордовия, чел.

Fig. 2. Migration of 17–19 year olds in the Republic of Mordovia, plp
 
 

В расчетах указываются данные межрегиональной миграции. В эту категорию не попадают, например, иностранные студенты. Как и в других странах, часть общего миграционного потока может составлять и родительская миграция, которая влияет на образовательные траектории детей [23].

Если рассматривать миграционные показатели по годам, то пик по категории «прибывшие» приходится на 18 лет. Республика Мордовия является привлекательным регионом для 17–19-летних для получения образования. На эту тенденцию накладываются инициативы по увеличению контрольных цифр приема в региональных вузах.

Значительная доля выпускников вузов и системы среднего-профессионального образования покидает регион, что позволяет определить субъект скорее как «транзитный» (рис. 3).

 

 
 

Рис.  3.  Миграция 20–22-летних по Республике Мордовия, чел.

Fig.  3.  Migration of 20–22 year olds in the Republic of Mordovia, plp

 

В доказательство «транзитной» гипотезы приведем миграционные графики для всей молодежной миграции (15–35 лет), на которых четко виден «пик» прибывающей миграции, приходящийся на 18 лет и «пологий пик» так называемой возвратной миграции, когда выпускники вузов возвращаются в Республику из других регионов (рис. 4).

 

 
 
Рис. 4. Прибывающие миграционные потоки 15–35-летних по Республике Мордовия

Fig. 4. Incoming migration flows of 15–35 year olds in the Republic of Mordovia
 
 

Идея «транзитного» регионального вуза связана с тем, что региональные вузы становятся для центральных университетов донорами студентов [24, c. 42].

Доноры образовательный миграции 17–19-летних регионы с невысоким уровнем инновационного развития и индексом качества образования. Позиция «баланса» может быть связана с относительно высоким уровнем социально-экономического развития, наличием качественного образования и крупных статусных вузов. Из регионов Приволжского федерального округа сюда можно отнести Нижегородскую область, которая сама является «донором» для Москвы. К промежуточной категории «баланс – транзит» можно отнести Республику Татарстан с высокими показателями миграции в Москву, хотя сам регион притягивает абитуриентов из соседних регионов, особенно из Республики Башкортостан.

Рассмотрим качественную характеристику мигрантопотока из Республики Мордовия по его составу и направлениям в контексте качества школьного образования, доступности мест, финансовых возможностей семей и доминирующих культурных стереотипов о «престижности» образования (табл. 1).

 

Таблица  1.  Распределение абитуриентов 2020 г. из Республики Мордовия по категориям

Table  1.  Distribution of 2020 applicants from the Republic of Mordovia by categories

Категория абитуриентов / Category of applicants

Категория поступления / Entry category

Бюджетные места / Budget places

Целевой прием / Target Reception

С оплатой обучения / With tuition fees

Квота приема лиц, имеющих особое право / Admission quota for persons with special rights

Всего / Total

Выпускники в целом / Graduates in general

1 253

283

700

48

2 284

Медалисты / Medalists

148

28

76

3

255

Олимпиадники / Olympians

50

10

36

3

99

Высокобалльники / High scorers

191

44

132

11

378

Медалисты-олимпиадники / Olympic medalists

18

3

8

0

29

Медалисты-высокобалльники / High score medalists

59

6

24

1

90

Олимпиадники-высокобалльники / Olympians with high scores

28

5

21

2

56

Медалисты-высокобалльники-олимпиадники / Medalists-high scorers-olympiads

13

2

4

0

19

 

Оценим процентное соотношение по разным категориям абитуриентов с учетом их пересечений. Относительные величины более наглядны, хотя необходимо учитывать сопоставимо меньшие абсолютные значения категорий (рис. 5).

 

 
 

Рис.  5.  Распределение категорий абитуриентов по отношению к оплате за обучение, %

Fig.  5.  Distribution of categories of applicants in relation to tuition fees, %

 

Если в отношении всей совокупности выпускников доля лиц, поступивших на обучение с оплатой, составляет немногим более 30 %, то меньший показатель мы наблюдаем только у медалистов и «пересекающихся» с медалистами категорий. И высокобалльники, и олимпиадники готовы поступать на платное обучение, если это связано с получением именно качественного образования по избранной специальности. Они более всего замотивированы на переезд.

Можно выдвинуть предположение, что победители олимпиад ориентированы на столичные регионы, а высокобалльники склонны к миграции в целом по стране, включая «транзитные» регионы. Происходит отток талантливой молодежи, которая, скорее всего, не вернется обратно [25, с. 185].

Проанализируем выбор вузов абитуриентами. Данные по 15 лидирующим образовательным организациям представлены ниже в рамках таблицы 2.

 

Таблица  2.  Топ-15 образовательных организаций в выборе абитуриентов по Республике Мордовия

Table   2.  Top-15 educational institutions in the selection of applicants in the Republic of Mordovia

Образовательная организация / Educational organization

Доля выбравших / Share of those who chose, %

МГУ им. Н. П. Огарева / National Research Mordovia State University

41,23

МГПУ им. М. Е. Евсевьева / Mordovian State Pedagogical University named after M. E. Evseviev

11,49

ПГУ / Penza State University

4,28

СКИ – филиал РУК / SCI – branch of Russian University of Cooperation

3,15

СВИ – филиал ВГУЮ (РПА) / Middle Volga Branch, All-Russian State University of Justice

2,52

ННГУ им. Н. И. Лобачевского / National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

2,41

МИРЭА (РТУ) / MIREA – Russian Technological University

1,27

РУТ (МИИТ) / Russian University of Transport (MIIT)

1,20

СФТИ – филиал МИФИ / SPTI – branch of National Research Nuclear University MEPhI

1,20

Высшая школа экономики / HSE University

0,97

РЭУ им. Г. В. Плеханова / Plekhanov Russian University of Economics

0,93

МЭИ / Moscow Power Engineering Institute

0,86

РАНХиГС / Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

0,76

К(П)ФУ / Kazan Federal University

0,75

ПИМУ / Privolzhsky Research Medical University

0,70

Другие / Others

26,28

 

Практически 60,0 % выпускников остались на обучение в Республике Мордовия, уехали в Москву – 16,4, в Нижегородскую область – 7,7, Пензенскую область – 5,1, Санкт-Петербург – 3,9 %. Также отметим Рязанскую область, которую выбрали 2,1 % выпускников, и Республику Татарстан (1,6 % выпускников). Проанализируем отличия по категориям (рис. 6).

 

 
 
Рис. 6. Направления образовательной миграции выпускников 2020 г., %

Fig. 6. Directions of educational migration of 2020 graduates, %
 
 

У медалистов лидирует МГУ им. Н. П. Огарева (75,9 %), Высшая школа экономики (г. Москва – 6,4, г. Нижний Новгород – 4,5 %). Выпускники-медалисты из Республики Мордовия являются наименее мотивированными к переезду. Возможно, эта категория обучающихся предпочитает «легкий путь», вероятно, по причине большей степени интеграции в местные социальные «сети доверия». Данная аномалия может быть характерна только в отношении Республики Мордовия и нуждается в перепроверке по другим регионам.

У олимпиадников иная картина: лидирует Высшая школа экономики (14,3 %), следом идут МИФИ (14,5), МГПУ им. М. Е. Евсевьева (10,6), РАНХиГС (5,8), НГПУ им. Козьмы Минина (5,3) и Нижегородский филиал Высшей школы экономики (4,8 %). В числе прочих отметим МИРЭА (РТУ), РЭУ им. Г. В. Плеханова, ПГУАиС (г. Пенза), МФТИ. Свыше половины абитуриентов-олимпиадников едут в Москву. Именно олимпиады являются институциональными инструментами, «обескровливающими» провинции.

Когорта высокобалльников в целом ближе к общей категории выпускников: немногим менее 45 % остаются в Республике Мордовия, свыше 30 % – едут в Москву, однако оставшиеся 24 % распределяются по Российской Федерации и вузам достаточно широко, что говорит о приоритетах именно в отношении направления обучения, а не места обучения (табл. 3).

 

Таблица  3.  Топ-25 образовательных организаций в выборе абитуриентов-высокобалльников

Table  3.  Top-25 educational institutions in the selection of applicants with high scores

Образовательная организация / Educational organization

Доля выбравших / Share of those who chose, %

Регион / Region

1

2

3

МГУ им. Н. П. Огарева / National Research Ogarev Mordovia State University

32,07

Республика Мордовия / Republic of Mordovia

МИРЭА (РТУ) / MIREA – Russian Technological University

4,30

г. Москва / Moscow

Высшая школа экономики / HSE University

4,24

г. Москва / Moscow

МГПУ им. М. Е. Евсевьева / Mordovian State Pedagogical University named after M. E. Evseviev

3,67

Республика Мордовия / Republic of Mordovia

МГУ им. М. В. Ломоносова / Lomonosov Moscow State University

3,42

г. Москва / Moscow

ННГУ им. Н. И. Лобачевского / National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

3,04

Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region

РНИМУ им. Н. И. Пирогова / Pirogov Russian National Research Medical University

2,59

г. Москва / Moscow

МИФИ / National Research Nuclear University MEPhI

2,40

г. Москва / Moscow

Нижегородский филиал Высшей школы экономики / HSE University (branch of Nizhny Novgorod)

1,90

Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region

РАНХиГС / Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

1,83

г. Москва / Moscow

ПИМУ / Privolzhsky Research Medical University

1,71

Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region

МГИМО / MGIMO University

1,64

г. Москва / Moscow

К(П)ФУ / Kazan Federal
University

1,58

Республика Татарстан / Republic of Tatarstan

СНИУ имени академика С. П. Королёва / Samara National Research University

1,58

Самарская область / Samara Region

ПГУ / Penza State University

1,45

Пензенская область / Penza Region

РГУ им. Н. И. Губкина / National University of Oil and Gas “Gubkin University”

1,39

г. Москва / Moscow

РЭУ им. Г. В. Плеханова / Plekhanov Russian University of Economics

1,33

г. Москва / Moscow

ИТМО / ITMO University

1,20

г. Санкт-Петербург / St. Petersburg

Финансовый университет / Financial University under the Government of the Russian Federation

1,14

г. Москва / Moscow

СПБГУ (Горный институт) / Saint Petersburg Mining University

1,14

г. Санкт-Петербург / St. Petersburg

РУТ (МИИТ) / Russian University of Transport (MIIT)

1,01

г. Москва / Moscow

СПБГУ / St. Petersburg State University

0,89

г. Санкт-Петербург / St. Petersburg

МГЮА / Kutafin Moscow State Law University

0,76

г. Москва / Moscow

СПГЭУ / Saint-Petersburg State Economic University

0,76

г. Санкт-Петербург / St. Petersburg

МГТУ им. Баумана / Bauman Moscow State Technical University

0,76

г. Москва / Moscow

 

 

Наличие финансового ресурса во многом предопределяет склонность к переезду [2, с. 105], однако по сравнению с ними категория «высокобалльников» более гибка и мобильна, абитуриенты готовы ехать в большей мере за образованием, а не за «столичным» статусом.

В исследованиях до 2020 г. рассматривалось в основном два основных пика миграции молодежи – «школа – вуз» и «вуз – рынок труда» [26]. В «постковидных» условиях фокусы исследования меняются, необходимо учитывать «транзитную» составляющую [27], что во многом было вызвано последствиями «постсоветской» системы бюрократического управления образованием. В советский период плановое регулирование потока специалистов («восточный дрейф») требовало больших организационных и финансовых затрат [28, с. 96–97].

«Западный дрейф» подстегивала политика по оптимизации количества вузов и филиалов [2, с. 110]. На протяжении данного периода времени устанавливались «гарантии финансового обеспечения и рассчитывались контрольные цифры приема [17, с. 7–8]. В результате сложились существенные риски доступности высшего образования [17, c. 9].

На статистических данных мы видим, что 17–19-летние представители молодежи приехали на обучение в Республику Мордовия из других регионов. Есть несколько причин, способных объяснить данную ситуацию:

– пандемия COVID-19, обострение международной ситуации, рост намерений «подыскивать места обучения поближе»;

– целенаправленная государственная образовательная политика по увеличению контрольных цифр приема в крупные региональные вузы, которая, очевидно, продолжится18; «для корректировки допущенных ведомственных “перегибов” по сокращению вузов в 2010-х годах» [28, с. 98];

– возможность подать заявление на прием в несколько вузов онлайн19, которая существенно увеличивает возможности образовательной мобильности в целом по стране.

Обсуждение и заключение.

На основании результатов исследования сделаем следующие выводы: выпускники-медалисты из Республики Мордовия менее склонны к переезду по сравнению с высокобалльниками и олимпиадниками; уезжают в Москву для поступления на престижные специальности в первую очередь победители олимпиад; выпускники-высокобалльники имеют более обширную географию миграции.

Республика Мордовия долгое время относилась к «регионам-донорам». В 2000-х и особенно середине 2010-х гг. исследования предполагали довольно негативные выводы [26; 29]. Эта позиция абсолютно не уникальная и характерна, по материалам публикаций прошлого десятилетия, для регионов Дальневосточного федерального округа [30] или, если брать пример из «донорских» регионов ПФО, для Республики Башкортостан [31].

В настоящее время имеются определенные условия, включая «постковидные» изменения в миграционных потоках [32], которые могут поспособствовать переходу Республики Мордовия к новому состоянию. В предшествовавших исследованиях Республика Мордовия тоже относилась к «транзитному» типу [17, с. 26].

Достижение «балансового состояния» также возможно. Для этого, помимо улучшения социально-экономических условий и повышения уровня инновационной активности региона, качества образования, необходимо построение обширных связей и образовательных коопераций, развитие горизонтальной академической мобильности, участие в сетевых формах образовательной деятельности.

Стоимость жизни в Республике Мордовия существенно ниже, чем в столичных регионах. Поэтому при увеличении уровня заработных плат и при увеличении уровня инновационной активности региона, развития городской среды регион может претендовать на внимание мигрантов. Идеальный вариант развития для транзитной территории – это не миграционный хаб, где время пребывания ограничено, а «транзитный кластер», обеспечивающий новые эмоции, впечатления, знания, способствующий восстановлению здоровья, снятию нервного перенапряжения в «регионах-воротах».

Негативное отношение к образовательной миграции, рассматриваемое в некоторых исследовательских работах [33], – контрпродуктивно. В целом для Российской Федерации характерны последствия выхода из «демографической ямы»; в ближайшее время стоит ожидать увеличение численности 18-летних [20, с. 15], что подстегнет и востребованность вузов, и образовательную миграцию. В плане развития высшего образования необходимо учитывать три основных фактора миграционной привлекательности: академическую среду, академическую успеваемость и академическое благополучие, влияющие на их образовательный успех в высшем образовании [34]. Предложенные инициативы и количественные характеристики можно использовать для планирования развития инфраструктуры университетов на территории Республики Мордовия и соседних регионов, повышения факторов привлекательности образовательной миграции.

 

 

1 Курмышкина О. Н. Возрастные и гендерные особенности региональной миграции (на примере Республики Мордовия) // Современное общество в условиях социальной неопределенности: теория и практика : VIII Дыльновские чтения. Саратов : Саратовский источник, 2021. С. 300.

2 Маклюэн М. Галактика Гутенберга. Становление человека печатающего. 2-е изд. М. : Академический Проект, Гаудеамус, 2013. 496 с.

3 Кастельс М. Галактика Интернет: Размышления об Интернете, бизнесе и обществе / пер. с англ. А. Матвеева, под ред. В. Харитонова. Екатеринбург : У-Фактория, 2004. 328 с.

4 Ravenstein E. G. The Laws of Migration // Journal of the Statistical Society of London. 1885. Vol. 48, no. 2. Pp. 167–235. doi: https://doi.org/10.2307/2979181

5 Everett S., Lee A. Theory of Migration // Demography. 1966. Vol. 3, no. 1. Pp. 47–57. doi: https://doi.org/10.2307/2060063

6 Stark O., Bloom D. E. The New Economics of Labor Migration // American Economic Review. 1985. Vol. 75, no. 2. Pp. 173–178.

7 Theories of International Migration: A Review and Appraisal / D. S. Massey [et al.] // Population and Development Review. 1993. Vol. 19, no. 3. Pp. 448–449. doi: https://doi.org/10.2307/2938462

8 Piore M. J. Birds of Passage. Migrant Labor and Industrial Societies. Cambridge University Press, 1979. 240 p. doi: https://doi.org/10.1017/CBO9780511572210

9 Population and Development Review / D. S. Massey [et al.] // Population and Development Review. 1993. Vol. 19, no. 3. Pp. 431–466. doi: https://doi.org/10.2307/2938462

10 Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики / пер. А. Н. Нестеренко. М., 1997. 190 с.

11 Андерссон А., Андерссон Д. Ворота в глобальную экономику / пер. с англ.; под ред. В. М. Сергеева. М. 2001. 440 с.

12 Витрина статистических данных Росстата / 23320000100010200001 Число прибывших по полу, возрасту и потокам передвижения [Электронный ресурс ]. URL: https://showdata.gks.ru/report/278008/ (дата обращения: 22.08.2022).

13 Витрина статистических данных Росстата / 23320000100020200001 Число выбывших по полу, возрасту и потокам передвижения [Электронный ресурс]. URL: https://showdata.gks.ru/report/278006/ (дата обращения: 22.08.2022).

14 Базы данных: Выбор выпускников 2019 и 2020 годов учебных предметов для сдачи на ЕГЭ в тендерном разрезе в зависимости от субъекта РФ: № 2021620834 : заявл. 28.04.2021 : опубл. 13.05.2021 / Е. Ю. Малеванов, А. В. Дождиков, Е. В. Корнилова, А. Д. Иванов; Направления миграции выпускников-высокобалльников ЕГЭ по русскому языку из субъектов Российской Федерации для получения высшего образования : № 2022621165 : заявл. 26.05.2022 : опубл. 17.06.2022 / А. В. Дождиков, Е. В. Корнилова, А. Д. Иванов.

15 Регистрационный номер НИОКТР: 122020100515-5. Дата регистрации 1 февраля 2022 г.

16 Указанное количество меньше общего числа сдававших ЕГЭ в Республике Мордовия в 2020 году, так как учитывается только категория «в приказе на зачисление». Также не указаны выпускники прошлых лет, сдававшие ЕГЭ в 2020 г. Всего за 2020 г. в базе данных отмечено 3 075 записей, при том что сдавать ЕГЭ в Мордовии в 2020 г. планировали 3 294 выпускника (См: В Мордовии ЕГЭ намерены сдавать 3 294 выпускника [Электронный ресурс] // MordovMedia.ru. URL: https://www.mordovmedia.ru/news/society/item/85706/ (дата обращения: 22.08.2022)).

17 Здесь и далее в статье рисунки и таблицы составлены автором.

18 О предложениях по контрольным цифрам приема на 2023/24 учебный год : Письмо Минобрнауки России от 25 окт. 2021 г. № МН-5/3331-ДА; О контрольных цифрах приема на 2023/24 учебный год : Письмо Минобрнауки России от 29 сент. 2021 г. № МН-5/3102-ДА.

19 Положение о функционировании суперсервиса «Поступление в вуз онлайн» в рамках приемной кампании 2022/23 учебного года; О функционировании суперсервиса «Поступление в вуз онлайн» в рамках приемной кампании 2022/23 учебного года : Постановление Правительства Рос. Федерации от 27 мая 2022 г. № 958.

×

Об авторах

Антон Валентинович Дождиков

Независимый исследователь

Автор, ответственный за переписку.
Email: antondnn@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1069-1648

кандидат политических наук, магистр истории, специалист по науке о данных, независимый исследователь

Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Корепина Т. А. Место и роль образовательной миграции в общей классификации видов миграционного движения населения // Вестник НГУЭУ. 2018. № 3. С. 65–77. URL: https://nsuem.elpub.ru/jour/article/view/1319 (дата обращения: 22.08.2022).
  2. Образовательная миграция молодежи и оптимизация сети вузов в разных по размеру городах / Н. К. Габдрахманов [и др.] // Вопросы образования. 2022. № 2. С. 88–116. doi: https://doi.org/10.17323/1814-9545-2022-2-88-116
  3. Плотников В. А. Цифровизация как закономерный этап эволюции экономической системы //Экономическое возрождение России. 2020. № 2 (64). С. 104–115. doi: https://doi.org/10.37930/1990-9780-2020-2-64-104-115
  4. Печаткин В. В. Формирование и развитие цифровой экономики в России как стратегический приоритет развития территорий в условиях пандемий // Вопросы инновационной экономики. 2020.Т. 10, № 2. С. 837–848. doi: https://doi.org/10.18334/vinec.10.2.110187
  5. Томашевский К. Л. Цифровизация и ее влияние на рынок труда и трудовые отношения (теоретический и сравнительно-правовой аспекты) // Вестник Санкт-Петербургского университета.Право. 2020. Т. 11, № 2. С. 398–413. doi: https://doi.org/10.21638/spbu14.2020.210
  6. Лев М. Ю., Лещенко Ю. Г. Цифровая экономика: на пути к стратегии будущего в контексте обеспечения экономической безопасности // Вопросы инновационной экономики. 2020. Т. 10, № 1.С. 25–44. doi: https://doi.org/10.18334/vinec.10.1.100646
  7. Кужелева-Саган И. П., Спичева Д. И. Феномен цифрового кочевничества в современном междисциплинарном дискурсе // Вестник Томского государственного университета. 2020. № 454.С. 72–87. doi: https://doi.org/10.17223/15617793/454/9
  8. Добринская Д. Е. О феномене цифрового кочевничества // ЭКО. 2020. № 2 (548). С. 37–59.doi: https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2020-2-37-59
  9. Van Dijk J. The Network Society: Social Aspects of New Media. 2nd ed. Thousand Oaks, CA : Sage Publications, 2006. 292 p. URL: https://books.google.ru/books?id=b7ktTPViIYMC (дата обращения:22.08.2022).
  10. Zhalnina K. International Educational Migration: Case of Kazakhstan // Eurasian Journal of Economic and Business Studies. 2021. Vol. 3, no. 61. Pp. 62–78. doi: https://doi.org/10.47703/ejebs.v3i61.58
  11. Nguyen Minh Huyen T. Educational Migration in Vietnam: Challenges and New Opportunities //ДЕМИС. Демографические исследования. 2022. Т. 2, №. 1. С. 127–141. doi: https://doi.org/10.19181/demis.2022.2.1.10
  12. Educational Selectivity of Native and Foreign-Born Internal Migrants in Europe /M. González-Leonardo [et al.] // Demographic Research. 2022. Vol. 47. Pp. 1033–1046. doi: https://doi.org/10.4054/DemRes.2022.47.34
  13. Wallerstein I. The Modern World-System I: Capitalist Agriculture and the Origins of the European World-Economy in the Six-Teenth Century. University of California Press., 2011. 440 p. URL: https://www.jstor.org/stable/10.1525/j.ctt1pnrj9 (дата обращения: 22.08.2022).
  14. Трофимова О. В. Европейские подходы к теориям миграции: особенности формирования // Общественные науки и современность. 2020. № 5. C. 53–66. doi: https://doi.org/10.31857/S086904990011155-2
  15. Сергеев В. М., Казанцев А. А., Медведева С. М. Территориальная неоднородность глобализации и порождаемые ею типы конфликтов // Полис. Политические исследования. 2020. № 1.С. 44–61. doi: https://doi.org/10.17976/jpps/2020.01.04
  16. Казанцев А. А., Сергеев В. М. Кризис «американоцентричной» глобализации: причины,тенденции, сценарии развития // Вестник МГИМО Университета. 2020. Т. 13, № 2. С. 40–69. doi:https://doi.org/10.24833/2071-8160-2020-2-71-40-69
  17. 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. EDN: DKZGMI
  18. Нежданов В. А. Парадоксы статистики миграции населения региона // Регионология. 2017.Т. 25, № 2 (99). С. 279–293. URL: https://regionsar.ru/ru/node/1598 (дата обращения: 22.08.2022).
  19. Фофанова К. В., Сычев А. А. Факторы миграционной привлекательности провинциального города (на примере г. Саранска) // Регионология. 2019. Т. 27, № 4 (109). С. 756–778. doi: https://doi.org/10.15507/2413-1407.109.027.201904.756-778
  20. Бареев М. Ю., Курмышкина О. Н. Внешняя миграция как потеря социального капитала в региональном социуме // Регионология. 2022. Т. 30, № 1. С. 31–54. doi: https://doi.org/10.15507/2413-1407.118.030.202201.031-054
  21. Яковлева Е. Б. История и теории миграционных процессов // Теория и практика общественного развития. 2017. № 3. С. 20–23. doi: https://doi.org/10.24158/tipor.2017.3.2
  22. Potančoková M., Stonawski M., Gailey N. Migration and Demographic Disparities in Macro-Regions of the European Union, a view to 2060 // Demographic Research. 2021. Vol. 45. Pp. 1317–1354.doi: https://doi.org/10.4054/DemRes.2021.45.44
  23. Wassink J. T., Viera J. A. Does Parental Migration during Childhood Affect Children’s Lifetime Educational Attainment? Evidence from Mexico // Demography. 2021. Vol. 58, issue 5. Pp. 1765–1792.doi: https://doi.org/10.1215/00703370-9411336
  24. Санникова О. В., Хотинец В. Ю. Транзитный университет как фактор межрегиональной образовательной миграции // Вестник Удмуртского университета. Сер.: Философия. Психология.Педагогика. 2017. Т. 27, № 1. С. 41–45. URL: https://journals.udsu.ru/philosophy-psychology-pedagogy/article/view/683 (дата обращения: 22.08.2022).
  25. Очирова Г. Н. Образовательная миграция из Республики Бурятия: факторы, масштабы и направления // Вестник университета. 2021. № 4. С. 181–188. doi: https://doi.org/10.26425/1816-4277-2021-4-181-188
  26. Сычев А. А., Борисов Д. М. Оценка миграционного настроения молодежи в регионе (на примере Республики Мордовия) // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). 2015. № 11. С. 163–173. doi: https://doi.org/10.12731/2218-7405-2015-11-14
  27. Корепина Т. А., Леонидова Г. В. Образовательные факторы миграции населения (на примере Вологодской области) // Социальное пространство. 2018. № 2 (14). doi: https://doi.org/10.15838/sa.2018.2.14.2
  28. Образовательная миграция в регионах ресурсного типа / М. В. Курбатова [и др.] // Мир России. Социология. Этнология. 2022. Т. 31, № 1. С. 91–112. doi: https://doi.org/10.17323/1811-038X-2022-31-1-91-112
  29. Фофанова К. В., Шубина Е. Ю. Социальное настроение и миграционные намерения молодежи Республики Мордовия (социологический анализ) // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). 2015. № 12. С. 170–180. doi: https://doi.org/10.12731/2218-7405-2015-12-17
  30. Резниченко А. П. Образовательные стратегии и образовательная миграция: пример Дальневосточного региона // Проблемы высшего образования. 2015. № 1. С. 84–86. EDN: VPSNTN
  31. Атаева А. Г., Уляева А. Г. Межрегиональная молодежная миграция как угроза утери человеческого капитала территории (на материалах Республики Башкортостан и регионов Приволжского федерального округа) // Вестник Томского государственного университета. Экономика.2018. № 44. С. 38–57. doi: https://doi.org/10.17223/19988648/44/2
  32. Рязанцев С. В., Очирова Г. Н. Трансформация международной образовательной миграции во время пандемии COVID-19 // Социальное пространство. 2021. Т. 7, № 4. doi: https://doi.org/10.15838/sa.2021.4.31.3
  33. Трофимова Н. В., Мамлеева Э. Р., Сазыкина М. Ю. Образовательная миграция как угроза для устойчивого развития территории // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. 2019. № 3 (38). С. 66–72. doi: https://doi.org/10.18323/2221-5689-2019-3-66-72
  34. Makrooni G., Ropo E. Academic Learners in Finland: The Experiences and Perceptions of First-Generation Migrant Family Students in Higher Education // Journal of Ethnic and Cultural Studies.2021. Vol. 8, no. 1. Pp. 85–106. doi: https://doi.org/10.29333/ejecs/597

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Общая миграция за 2017–2021 гг. по Республике Мордовия, чел

Скачать (98KB)
3. Рис. 2. Миграция 17–19-летних по Республике Мордовия, чел.

Скачать (85KB)
4. Рис. 3. Миграция 20–22-летних по Республике Мордовия, чел.

Скачать (85KB)
5. Рис. 4. Прибывающие миграционные потоки 15–35-летних по Республике Мордовия

Скачать (119KB)
6. Рис. 5. Распределение категорий абитуриентов по отношению к оплате за обучение, %

Скачать (205KB)
7. Рис. 6. Направления образовательной миграции выпускников 2020 г., %

Скачать (118KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».