Вектор на модернизацию образования: коррективы под влиянием демографических показателей
Научная статья
Для цитирования
Крошилин С. В., Медведева Е. И. Вектор на модернизацию образования: коррективы под влиянием демографических показателей // Народонаселение. 2026. Том 29. № 3. С. 264-276. DOI: https://doi.org/10.24412/1561-7785-2026-3-264-276 EDN: OINVPZ
Аннотация
Цель данного исследования — в создании методики построения прогностических оценок развития российской системы образования с учётом демографических показателей и тенденций подготовки / переподготовки населения России. Прогноз реализован на основе использования эконометрических подходов и построения полиномиальной аппроксимации (тренда). Были рассчитаны функциональные зависимости с экстраполяцией тенденций и получены прогнозы до 2050 г. (с временным лагом 5 лет). Информационную базу составили данные Росстата, аналитические материалы, мониторинги и статистические сборники «Индикаторы образования» и «Образование в цифрах» НИУ ВШЭ. Авторами была осуществлена визуализация полученных результатов — прогностических оценок количества обучающихся и числа образовательных учреждений в России с расчётом показателя «избыток» / «нехватка» их количества в перспективе до 2050 г. по различным уровням образования. Для системы дошкольного образования данный показатель составил «излишек» в 4,8 тыс. единиц в 2050 г., то есть их должно быть почти на 16% меньше, чем сейчас. В системе общего образования может высвободиться к 2050 г. 2,7 тыс. учреждений (к 2035 г. — 1,3 тыс. единиц). Для системы среднего профессионального образования потребуется как минимум ещё 119 учреждений на прогнозную дату. При сохранении существующих тенденций в высшей школе к 2050 г. могут остаться без студентов 123 вуза. Уникальность предложенной методики обусловлена возможностью масштабирования прогностических оценок и вертикально, и горизонтально. Апробированный вариант расчёта может быть полезен широкому кругу учёных и специалистам, которые занимаются исследованиями вопросов системы образования. Полученные результаты могут быть использованы в административной работе на федеральном и региональном / муниципальном уровнях, в том числе при реализации и оценке результативности Национальных проектов России.
Ключевые слова:
демографические показатели, образование, реформирование системы образования, человеческий капитал, эконометрическое моделирование
Литература
1. Гузь, Н.А. Государственная поддержка образования, науки, культуры и социальной сферы / Н.А. Гузь, В.Д. Власенко // Мир науки, культуры, образования. — 2024. — № 6(109). — С. 170–173. DOI: 10.24412/1991-5497-2024-6109-170-173; EDN: CVPRLX
2. Клячко, Т.Л. Структурные изменения в российской системе высшего образования / Т.Л. Клячко, Г.С. Токарева // Университетское управление: практика и анализ. — 2024. — Т. 28. — № 4. — С. 30–53. DOI: 10.15826/umpa.2024.04.033; EDN: VMAAAH
3. Каменева, Е.А. Национальные проекты и программы в сфере образования в России: осведомленность и ожидания участников образовательного процесса / Е.А. Каменева, Н.И. Киселева, М.А. Селиванова, Н.В. Узюмова // Перспективы науки и образования. — 2023. — № 6(66). — С. 689–706. DOI: 10.32744/pse.2023.6.40; EDN: LQDPHR
4. Петров, А.М. Человеческий капитал, как этап развития стратегического планирования в РФ (национальные проекты «Демография», «Образование») / А.М. Петров // Экономические науки. — 2021. — № 198. — С. 213–218. DOI: 10.14451/1.198.213; EDN: ZIMGFC
5. Старикова, Е.А. Образование в рамках устойчивого развития: реализация ЦУР 4 «Качественное образование» и концепция «непрерывного обучения» / Е.А. Старикова, М.Н. Синицына // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 13. — № 3(156). — С. 260–268. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.13.030; EDN: BMWZJZ
6. Локосов, В.В. Демографический кризис современного российского общества: концептуальная оценка и возможности выхода / В.В. Локосов // Народонаселение. — 2025. — Т. 28. — № 4. — С. 4–14. DOI: 10.24412/1561-7785-2025-4-4-14; EDN: PCZVUE
7. Айвазян, С.А. Индикаторы основных направлений социально-экономического развития субъектов РФ / С.А. Айвазян, М.Ю. Афанасьев, А.В. Кудров // Анализ и моделирование экономических и социальных процессов: Математика. Компьютер. Образование. — 2019. — Т. 26. — № 7. — С. 47–60. DOI: 10.20537/mce2019econ04. EDN: NFMOVA
8. Mirzanov, B.J. Econometric modeling of GDP calculation by ultimate consumption method / B.J. Mirzanov // Theoretical & Applied Science. — 2018. — No.6(62). — Pp. 213–218. DOI: 10.15863/TAS.2018.06.62.37; EDN: XRYHTN
9. Ревунова, С.В. Эконометрические методы в современной экономике / С.В. Ревунова // Экономика и предпринимательство. — 2019. — № 9(110). — С. 1266–1269. EDN: XHPRPM
10. Heydari, M. Investigating the impact of crisis on Corporate costs and sales using econometrics method / M. Heydari, Zh. Xiaohu, K.K. Lai, [et al.] // Proceedings of National Aviation University. — 2019. — Vol.4. — No.81. — P. 71–85. DOI: 10.18372/2306-1472.81.14604. EDN: MXDNZP
11. Маршалко, Г.Б. Полиномиальные аппроксимации некоторых функций активации нейронных сетей / Г.Б. Маршалко, Ю.А. Труфанова // Информатика и автоматизация. — 2022. — Т. 21. — № 1. — С. 161–180. DOI: 10.15622/ia.2022.21.6. EDN: IPCNAN
12. Zhang, M. Estimation of the Non-Parametric Spatial Dynamic Panel Data Model with Fixed Effects / M. Zhang, B. Tian // Mathematics. — 2023. — Vol. 11. — No. 13. — Art. 2865. DOI: 10.3390/math11132865. EDN: FJNHQL
13. Шабунова, А.А. Социально-экономические индикаторы национальных целей развития России: тенденции и прогноз / А.А. Шабунова, С.В. Крошилин, А.В. Ярашева, Е.И. Медведева // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2024. — Т. 17. — № 5. — С. 40–54. DOI: 10.15838/esc.2024.5.95.2. EDN: IGFYCO
14. Крошилин, С.В. Методика ранжирования федеральных округов по социально-экономическим показателям / С.В. Крошилин, Е.И. Медведева // Народонаселение. — 2024. — Т. 27. — № 3. — С. 85–97. DOI: 10.24412/1561-7785-2024-3-85-97; EDN: WUBVEN
15. Макар, С.В. Современные тренды трудовой деятельности: смена технологических укладов, искусственный интеллект и цифровизация / С.В. Макар, С.В. Крошилин // Дискуссия. — 2025. — № 6(139). — С. 6–17. DOI: 10.46320/2077-7639-2025-6-139-6-17; EDN: QQSSQE
2. Клячко, Т.Л. Структурные изменения в российской системе высшего образования / Т.Л. Клячко, Г.С. Токарева // Университетское управление: практика и анализ. — 2024. — Т. 28. — № 4. — С. 30–53. DOI: 10.15826/umpa.2024.04.033; EDN: VMAAAH
3. Каменева, Е.А. Национальные проекты и программы в сфере образования в России: осведомленность и ожидания участников образовательного процесса / Е.А. Каменева, Н.И. Киселева, М.А. Селиванова, Н.В. Узюмова // Перспективы науки и образования. — 2023. — № 6(66). — С. 689–706. DOI: 10.32744/pse.2023.6.40; EDN: LQDPHR
4. Петров, А.М. Человеческий капитал, как этап развития стратегического планирования в РФ (национальные проекты «Демография», «Образование») / А.М. Петров // Экономические науки. — 2021. — № 198. — С. 213–218. DOI: 10.14451/1.198.213; EDN: ZIMGFC
5. Старикова, Е.А. Образование в рамках устойчивого развития: реализация ЦУР 4 «Качественное образование» и концепция «непрерывного обучения» / Е.А. Старикова, М.Н. Синицына // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 13. — № 3(156). — С. 260–268. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.13.030; EDN: BMWZJZ
6. Локосов, В.В. Демографический кризис современного российского общества: концептуальная оценка и возможности выхода / В.В. Локосов // Народонаселение. — 2025. — Т. 28. — № 4. — С. 4–14. DOI: 10.24412/1561-7785-2025-4-4-14; EDN: PCZVUE
7. Айвазян, С.А. Индикаторы основных направлений социально-экономического развития субъектов РФ / С.А. Айвазян, М.Ю. Афанасьев, А.В. Кудров // Анализ и моделирование экономических и социальных процессов: Математика. Компьютер. Образование. — 2019. — Т. 26. — № 7. — С. 47–60. DOI: 10.20537/mce2019econ04. EDN: NFMOVA
8. Mirzanov, B.J. Econometric modeling of GDP calculation by ultimate consumption method / B.J. Mirzanov // Theoretical & Applied Science. — 2018. — No.6(62). — Pp. 213–218. DOI: 10.15863/TAS.2018.06.62.37; EDN: XRYHTN
9. Ревунова, С.В. Эконометрические методы в современной экономике / С.В. Ревунова // Экономика и предпринимательство. — 2019. — № 9(110). — С. 1266–1269. EDN: XHPRPM
10. Heydari, M. Investigating the impact of crisis on Corporate costs and sales using econometrics method / M. Heydari, Zh. Xiaohu, K.K. Lai, [et al.] // Proceedings of National Aviation University. — 2019. — Vol.4. — No.81. — P. 71–85. DOI: 10.18372/2306-1472.81.14604. EDN: MXDNZP
11. Маршалко, Г.Б. Полиномиальные аппроксимации некоторых функций активации нейронных сетей / Г.Б. Маршалко, Ю.А. Труфанова // Информатика и автоматизация. — 2022. — Т. 21. — № 1. — С. 161–180. DOI: 10.15622/ia.2022.21.6. EDN: IPCNAN
12. Zhang, M. Estimation of the Non-Parametric Spatial Dynamic Panel Data Model with Fixed Effects / M. Zhang, B. Tian // Mathematics. — 2023. — Vol. 11. — No. 13. — Art. 2865. DOI: 10.3390/math11132865. EDN: FJNHQL
13. Шабунова, А.А. Социально-экономические индикаторы национальных целей развития России: тенденции и прогноз / А.А. Шабунова, С.В. Крошилин, А.В. Ярашева, Е.И. Медведева // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2024. — Т. 17. — № 5. — С. 40–54. DOI: 10.15838/esc.2024.5.95.2. EDN: IGFYCO
14. Крошилин, С.В. Методика ранжирования федеральных округов по социально-экономическим показателям / С.В. Крошилин, Е.И. Медведева // Народонаселение. — 2024. — Т. 27. — № 3. — С. 85–97. DOI: 10.24412/1561-7785-2024-3-85-97; EDN: WUBVEN
15. Макар, С.В. Современные тренды трудовой деятельности: смена технологических укладов, искусственный интеллект и цифровизация / С.В. Макар, С.В. Крошилин // Дискуссия. — 2025. — № 6(139). — С. 6–17. DOI: 10.46320/2077-7639-2025-6-139-6-17; EDN: QQSSQE
Статья
Поступила: 19.03.2026
Опубликована: 30.09.2026
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Крошилин, С. В., & Медведева, Е. И. (2026). Вектор на модернизацию образования: коррективы под влиянием демографических показателей. Народонаселение, 29(3), 264-276. https://doi.org/10.24412/1561-7785-2026-3-264-276
Раздел
КАЧЕСТВО И УСЛОВИЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ
JATS XML
