image/svg+xmlImpacto da educação superior no desenvolvimento socioeconômicoRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023472IMPACTO DA EDUCAÇÃO SUPERIOR NO DESENVOLVIMENTO SOCIOECONÔMICOIMPACTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR EN EL DESARROLLO SOCIOECONÓMICOIMPACT OF HIGHER EDUCATION ON SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENTElena V. FAKHRUTDINOVA1Julia S. KOLESNIKOVA2Natalia I. LARIONOVA3Lyubov G. CHUMAROVA4RESUMO: No artigo estuda-se a influência da educação superior no desenvolvimento dos sistemas socioeconômicos regionais. A análise econômica e estatística revelou o impacto das medidas de desenvolvimento do ensino superior no PBR (produto bruto regional)da região. Os fatores altamente significativos foram: salários do corpo docente das universidades e custos internos de pesquisa e desenvolvimento. Esses indicadores refletem indiretamente o grau de desenvolvimento intelectual da região e mostram o impacto do desenvolvimento do capital intelectual no desenvolvimento socioeconômico. Os professores universitários desenvolvem o conhecimento dos alunos, o que lhes permite institucionalizar o ensino superior e divulgá-lo na região. A qualidade da inteligência de um professor universitário afeta diretamente a formação de capital intelectual na região. Além disso, foi significativo o número de alunos cursados nos programas de bacharelado, especialidade e mestrado. Também, quanto maior o número de alunos per capita, menor éo PBRper capita, o que se explica por sua baixa renda. No artigo foi considerada a diferenciação dos distritos federais e regiões da Federação Russa em termos do desenvolvimento do sistema de ensino superior. Foram aplicados métodos de divisão de indicadores e agrupamento, que permitiram fazer cartogramas e visualizar a diferenciação das regiões pelo número de instituições de ensino superior e pelo número de concluintes.PALAVRAS-CHAVE: Ensino superior. Desenvolvimento socioeconômico regional. Capital intelectual. Pesquisa e desenvolvimento. Indicador.1Universidade Federal de Kazan, Kazan–Rússia. ORCID:https://orcid.org/0000-0003-0293-8599. E-mail: efahr@mail.ru2Universidade Federal de Kazan, Kazan–Rússia. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3073-100x. E-mail:hulia_k@mail.ru3Universidade Federal de Kazan, Kazan–Rússia. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4668-6717.E-mail: natasha-lari@mail.ru4Universidade Federal de Kazan, Kazan –Rússia. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5693-8925. E-mail: lgchumarova@kpfu.ru
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA e Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023473RESUMEN: En el artículo se estudia la influencia de la educación superior en el desarrollo de los sistemas socioeconómicos regionales. El análisis económico y estadístico reveló el impacto de las medidasde desarrollo de la educación superior en el PRB(producto regional bruto)de la región. Los factores altamente significativos fueron: los salarios del personal docente de las universidades y los costos internos de investigación y desarrollo. Estos indicadores reflejan indirectamente el grado de desarrollo intelectual en la región y muestran el impacto del desarrollo del capital intelectual en el desarrollo socioeconómico. Los profesores universitarios desarrollan el conocimiento de los estudiantes, lo queles permite institucionalizar la educación superior y difundirla en la región. La calidad de la inteligencia de un profesor universitario afecta directamente la formación de capital intelectual en la región. Además, fue significativo el número de estudiantes que estudió en los programas de licenciatura, especialidad y maestría. Además, cuanto mayor es el número de estudiantes per cápita, menor es el PBRper cápita, lo que se explica por sus bajos ingresos. En el artículo se consideró la diferenciación de los distritos federales y las regiones de la Federación de Rusia en términos del desarrollo del sistema de educación superior. Se aplicaron métodos de división y agrupamiento de indicadores que permitieron realizar cartogramas y visualizar la diferenciaciónde regiones por el número de instituciones de educación superior y por el número de egresados.PALABRAS CLAVE: Educación superior. Desarrollo socioeconómico regional. Capital intelectual. Investigación y desarrollo. Indicador.ABSTRACT:In the article it is studied the influence of higher education on the development of regional socio-economic systems. Economic and statistical analysis revealed the impact of measures of higher education development on the GRP (gross regional product) of the region. Highly significant factors were: salaries of faculty staff of the universities and internal research and development costs. These indicators indirectly reflect the degree of intellectual development in the region and show the impact of intellectual capital development on socio-economic development. University professors develop students' knowledge, which allows them to institutionalize higher education and spread it in the region. The quality of a university professor’s intelligence directly affects the formation of intellectual capital in the region. In addition, it was significant the number of students studied in bachelor's, specialty, and master's programs. Moreover, the higher the number of students per capita, the lower the GRP per capita, which is explained by their low incomes. In the article it was considered the differentiation of Federal districts and regions of the Russian Federation in terms of the development of the higher education system. Methods of dividing indicators and groupingwere applied, which made it possible to make cartograms and visualize the differentiation of regions by the number of higher education institutions and by the number of graduates.KEYWORDS:Higher education. Regional socio-economic development. Intellectual capital. Research and development. Indicator.
image/svg+xmlImpacto da educação superior no desenvolvimento socioeconômicoRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023474IntroduçãoAs universidades como fator de desenvolvimento territorial têm sido estudadas a partir da década de 50 do século XX e algumas das ações governamentais realizadas em nível estadual com base em dados de pesquisas permitiram obter resultados efetivos. Atualmente, tanto os países desenvolvidos quanto os em desenvolvimento estão aumentando os gastos públicos com o ensino superior. A. Madison descobriu uma relação segundo a qual um aumento de 1% nos recursos orçamentários para a educação leva a uma expansão do produto interno bruto do país em 0,35% (MADDISON, 1991). Em 1975, o professor da Universidade de Harvard Ya. Mincer também provou que obter educação é um investimento dos alunos em si mesmos. De acordo com seus cálculos, cada ano adicional de estudo aumenta a renda de uma pessoa em até 7%. Utilizando modelos matemáticos L. Lockner provou que subsídios à educação podem reduzir a criminalidade (LOCHNER, 2004). De acordo com seus dados, se uma pessoa tem ensino superior, reduz sua predisposição a todos os tipos de crimes. Aumentar a realização de uma sociedade por 1 ano letivo proporciona um aumento na economia de 5% no curto prazo e de 2,5% no longo prazo (dados da OCDE) (TROKHIMCHUK, 2017).Segundo pesquisa do G. G. Zubritskaya, o aumento de 1% no número de pessoas de 15 a 64 anos com ensino superior pode aumentar a expectativa de vida da população em 0,33 anos e reduzir o número de crimes em 3,8% durante o ano; aumentar a renda média mensal por pessoa em 0,4 dólares pode levar a um aumento de 0,02% no número depessoas de 15 a 64 anos com ensino superior; o crescimento do desemprego em 1% leva a um aumento das infrações penais em 5,97% ao ano e o crescimento da população de 15 a 64 anos com ensino superior de 0,3% (HUANG; QIN, 2018).A qualidade, o nível e a acessibilidade da educação da população no mundo moderno são fontes fundamentais de desenvolvimento econômico dos territórios. A Rússia está em segundo lugar entre os países com o número de pessoas com ensino superior (62,7%) com idade entre 25 e 64 anos, atrás da Coreia do Sul onde as pessoas com ensino superior são 69,6%.Abordagens fundamentais para a relação entre crescimento econômico e educação são estabelecidas nos trabalhos de F. Altbach, L. Walras, D. Weil, M. Woodhall, E. Denison, J. Kendrick, N. Fischer, B. Fraumeni, M. L. Agranovich, Y. S. Vasiliev, N. V. Zubarevich (ZUBAREVIC, 2019).A interligação da educação e o desenvolvimento do capital humano é estudada nos trabalhos de P. Bourdieu, G. Becker e J. Coleman (BOURDIEU, 2019). É necessário observar
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA e Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023475os cientistas domésticos que prestam atenção a esse problema, vale a pena notar E. V. Anishin, E. A. Egel, V. V. Radaev, A.V. Fakhrutdinova, O. A. Shlyakov (FAKHRUTDINOVA, 2012).No entanto, o impacto de indicadores específicos do ensino superior no desenvolvimento socioeconómico regional ainda não está totalmente estudado e requer uma análise adicional da diferenciação das regiões de acordo com os indicadores do seu desenvolvimento do ensino superior, o que afeta o potencial de desenvolvimento regional. No contexto da digitalização da economia, os benefícios intangíveis gerados pelo Instituto de Ensino Superior tornam-se a parte mais importante da riqueza nacional.MétodosO estudo foi baseado em abordagens que definiram seu propósito e objetivos. É aplicada uma abordagem institucional à análise do ensino superior. A abordagem institucional também permite considerar a institucionalização do capital intangível por meio da ciência e do ensino superior. A abordagem do equilíbrio é aplicada ao estudo naavaliação de indicadores do ensino superior usando indicadores estatísticos e na construção de modelos econômicos e estatísticos. Métodos de pesquisa empírica nos permitiram oferecer uma classificação das regiões da Federação Russa por taxa de matrícula no ensino superior. O método analítico-comparativo com o uso do conhecimento indutivo aplicado na análise de indicadores de desenvolvimento do ensino superior, tais como: o número de instituições de ensino, o número de docentes, o número de alunos nos vários níveis de ensino, o número de organizações engajadas em pesquisa e desenvolvimento científico, o número de pessoal envolvido em trabalhos de pesquisa científica, custos de pesquisa e desenvolvimento, pedidos de patentes, salários do pessoal universitário. Os métodos de pesquisa econômica e estatística tiveram como objetivo identificar a detecção de interação entre os indicadores e o PRB(produto regional bruto)per capita para o período 2015-2018. Utilizamos um modelo de regressão de dados em painel com efeitos aleatórios, o que nos permite considerar processos não observáveis. O tamanho da amostra foi de 291 observações, o teste F e o teste de Hausman mostraram a consistência do modelo e o coeficiente de determinação foi de 0,8.
image/svg+xmlImpacto da educação superior no desenvolvimento socioeconômicoRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023476Resultados e discussãoAs regiões apresentam heterogeneidade na taxa de ensino superior, uma tendência geral no período 2015-2018 foi de consolidação das instituições de ensino superior. O maior número de instituições de ensino superior está representado nos territórios de Moscou, São Petersburgo, Krasnodar, Primorsky e Stavropol, República do Tartaristão, regiões de Novosibirsk e Sverdlovsk. Da mesma forma, é apresentada a distribuição do corpo docente e dos alunos nas instituições de ensino superior. No entanto, em São Petersburgo e na região de Rostov, há um aumento no número de alunos, com queda estável no número de professores, o que pode afetar negativamente a qualidade da educação nessas regiões. Os indicadores mais altos do número de alunos por corpo docente no período 2015-2018 são apresentados na República do Tartaristão –19,9; região de Sverdlovsk-19,4; Território de Stavropol-18.65.Se considerarmos os indicadores de PRB per capita nas regiões da Federação Russa, excluindo as regiões produtoras de petróleo, como o distrito autônomo de Nenets, a região de Tyumen, a República de Sakha (Yakutia) e outras, o próximo grupo líder são as regiões com um grande número de estudantes e organizações educacionais. Construímos um modelo de regressão de dados em painel com efeitos aleatórios, apresentados na tabela 1. Alguns dos coeficientes que possuem unidades monetárias de medida foram logaritmos para obter coeficientes objetivos.Tabela1–Modelo de regressão da dependência da situação socioeconômica da região e indicadores do ensino superiorproduto regional bruto per capitaCoef.Coef. Std. Err.número de instituições de ensino superior-0,00130,0009número de professores0,0000*0,0000o número de alunos que estudam em programas de bacharelado, especialização e mestrado por 10.000 habitantes-0,0007**0,0002organizações que realizam pesquisa e desenvolvimento0,00020,0010número de funcionários envolvidos no trabalho de pesquisa e desenvolvimento-0,00000,0000custos de trabalhos internos de pesquisa e desenvolvimento0,0630***0,0168salário do corpo docente do ensino superior0,4046***0,0242R20,8N291Fonte:Elaborado pelas autoras5Disponível em: https://gks.ru. Acesso em: 10 jan. 2021.
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA e Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023477O modelo mostrou um forte impacto dos custos de pesquisa e desenvolvimento e dos salários do corpo docente do ensino superior no PRB per capita da região, com o nível de salários tendo um impacto maior. Os gastos com pesquisa indicam o desenvolvimento do capital intelectual na região, o que permite obter vantagenscompetitivas nas condições da quarta revolução industrial. O índice salarial mostra a qualidade e especificidade do capital humano (KOLESNIKOVA; FAKHRUTDINOVA; ZAGIDULLINA, 2016). Os professores formam o conhecimento dos alunos, o que lhes permite institucionalizar o ensino superior e difundi-lo na região. A qualidade do capital intelectual de um professor universitário afeta diretamente a formação do capital intelectual na região. O número de alunos tem efeito contrário no PRB, o que é explicado pela baixa renda no período estudado.O potencial de trabalho da região é formado no sistema de ensino superior (KARASIK et al., 2015). Uma figura importante de sua formação é o número de egressos das instituições de ensino superior.Para analisar a diferenciação dos distritos e regiões da Federação Russa em termos de cobertura do ensino superior, foram calculados e apresentados os seguintes indicadores:* número de egressos de instituições de ensino superior (milhares depessoas);* número de instituições deensino superior por 10.000 habitantes.Para descrever o trabalho, foram levados em consideração os dados do número de graduados das instituições de ensino superior da Federação Russa para o período de 2015 a 2018. Para o relatório analítico foram utilizadas 2 tabelas com dados, onde a primeira (esquerda) são todos sujeitos da Rússia e, a outra (à direita) todas as entidades, exceto cidades federais (Sebastopol, Moscou, São Petersburgo), bem como entidades com valor zero constante para todo o período de estudo.Como método de divisão dos indicadores, foi escolhido um intervalo igual, que foi calculado pela fórmula:Valor do intervalo= (Xmax-Xmin)/número de intervalos(1)Foi decidido fazer uma divisão de 5 intervalos de indicadores, que em cada ano tinham seu próprio valor.Com base nos dados obtidos, podemos concluir que todas as disciplinas estão na primeira zona com indicadores aproximados de 0,1 a 45 mil egressos. Em seguida, a cidade de São Petersburgo está na faixa de 33,7 a 89,8, onde em 2018 a República do Tartaristão foi incluída. Então existe uma lacuna enorme onde não há uma única região nos pontos 3 e 4. Moscou sempre tem os indicadores mais altos na faixa de 186 a 2.024 mil graduados. Pode-se
image/svg+xmlImpacto da educação superior no desenvolvimento socioeconômicoRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023478notar que em todas as regiões e cidades a taxa máximano número de egressos foi registrada em 2015. Depois a cada ano o número só diminui.Para maior clareza, foi construído um cartograma para a figura do número de egressos para 2018 (figura 1)6.Figura1–Número de graduados de instituições de ensino superior da Federação Russa em 2018Fonte:Elaborado pelos autoresQuase todas as regiões do distrito federal do Extremo Oriente, com algumas exceções, os territórios de Primorye e Khabarovsk, também as regiões do distrito federal do norte do Cáucaso, exceto a República do Daguestão, o distrito federal norte e ocidental, o distrito federal central (que, em sua dinâmica ao longo do período de estudo piorou o desempenho), as regiões KHMAO, YNAO, República de Altai, República de Tuva e República deKhakassia estão no primeiro grupo com o número de graduados de 0,1 a 9. Belgorod, Kursk, as regiões de Moscou não estão neste grupo.O segundo grupo com uma média de 6,8 a 16,3 mil graduados inclui as seguintes regiões: Território de Primorsky, Territóriode Khabarovsk, Tomsk e, regiões de Kemerovo, Território de Altai, incluímos aqui a região de Tyumen sem área autônoma, seu desempenho 6Disponível em: https://gks.ru. Acesso em: 10 jan. 2021.
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA e Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023479caiu nos últimos 3 anos, regiões de Orenburg e Penza, território de Perm, República da Chuváchia, República de Udmurt, República da Crimeia, região de Belgorod e região de Kursk.O terceiro grupo incluiu: regiões de Omsk, Novosibirsk, Saratov, Nizhny Novgorod e Irkutsk, territórios de Krasnoyarsk e Stavropol, porque seus indicadores caíram acentuadamente com uma diferença de10 mil pessoas, a região de Volgogrado, a República do Daguestão. As regiões de Moscou e Voronezh também estão no terceiro grupo devido a seus indicadores decrescentes.No quarto grupo estão as regiões com indicadores que variam de 20,1 mil a 36 mil pessoas. Este grupo inclui: a região de Chelyabinsk, sem considerar seu último pior indicador, que não reflete a dinâmica, a região de Samara, a República deBashkortostan.O último grupo inclui as regiões com os melhores indicadores de produção em valores de 27 mil ou mais. Estes são a região de Sverdlovsk, a República do Tartaristão com os melhores indicadores, a região de Rostov e o território de Krasnodar. De acordo com este ponto, podemos tirar a seguinte conclusão: um grande número de disciplinas da Federação Russa tem uma regressão no número de alunos formados, o que é claramente visível em comparação com a Fig. 1 e a Fig. 2, talvez o impacto seja devido à crescente influência de grandes instituições educacionais, bem como devido à migração desigual da população e ao declínio populacional em regiões individuais. Entre a cidade de Moscou e os súditos da Federação Russa, há uma enorme diferença de valores, e só aumenta a cada ano.Para encontrar o número de instituições de ensino superior por 10.000 habitantes, foi calculado como a razão entre o número de instituições de ensino superior por população total e multiplicado por 10.000. Eles mostraram a dinâmica desse indicador de 2014 a 2018. Foi considerada a diferenciação dos distritos federais e regiões da Federação Russa.Estudando a dinâmica dos Distritos Federais de 2014 a 2018, verificamos que os maiores valores foram observados em 2014, e então observamos uma queda no indicador ao longo do ano seguinte.Os maiores indicadores se concentraram no Distrito Federal Central, tanto em 2014 quanto em 2018. E os menores indicadores foram em 2014 no Distrito Federal dos Urais (47), e em 2018 os menores indicadores se concentraram no Sul do Distrito Federal (37).O cartograma foi construído para ilustrar o indicador do número de instituições de ensino superior por 10.000 habitantes em 2018 (figura 2)77Available at: https://gks.ru.Acesso em: 10 jan. 2021.
image/svg+xmlImpacto da educação superior no desenvolvimento socioeconômicoRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023480Figura2–Número de instituições de ensino superior por 10.000 habitantes em 2018Fonte:Elaborado pelas autorasDepois de analisar e analisar o indicador em 2018, verificou-se que os valores mais altos estavam representados na cidade de Moscou e na cidade de São Petersburgo e, surpreendentemente, os valores mais altos estão concentrados na República da Ossétia do Norte-Alânia e território de Khabarovsk.Os valores mais baixos foram na região de Leningrado, na região de Novgorod, na República de Khakassia, no território TRANS-Baikal e na região de Vladimir. Infelizmente, o distrito autônomo de Yamalo-Nenets e o distrito autônomo de Nenets não tinhamnenhum indicador.Assim, aplicamos métodos de divisão de indicadores e agrupamento, o que nos permitiu fazer cartogramas e visualizar a diferenciação das regiões pelo número de instituições de ensino superior e número de diplomados.SínteseAssim, os resultados obtidos do modelo de regressão indicam a necessidade de investir em pesquisa e desenvolvimento e atrair pessoal altamente qualificado para as instituições de ensino superior, uma vez que esses indicadores têm impacto no desenvolvimento socioeconômico da região. As regiões incluídas no quarto grupo (figura 1) pelo número de graduados em instituições de ensino superior têm um rico potencial de desenvolvimento socioeconômico acelerado, como as regiões de Chelyabinsk e Samara e a República do
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA e Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023481Bashkortostan. As regiões do quinto grupo já apresentam indicadores socioeconômicos elevados.ConclusãoO ensino superior é um motor do desenvolvimento socioeconômico, sendo uma alternativa direta ao desenvolvimento de recursos. Indicadores importantes do ensino superior são as características de qualidade dos professores e a pesquisa e desenvolvimento. Seu indicador quantitativo subjetivo da contabilidade são seus custos. Utilizando uma abordagem baseada em custos, foi possível identificar seu impacto no PRB da região. Um critério importante para a qualidade do ensino superior é a carga horária dos professores universitários, por isso estudamos o indicador de número de alunos por professor. O volume de egressos das instituições de ensino superior tem impacto direto na formação do potencial de trabalho.AGRADECIMENTOS: O estudo foi apoiado pelo Conselho de Subsídios do Presidente da Federação Russa, projeto no.MK-2702.2019.6. O trabalho é realizado de acordo com o Programa do Governo Russo de Crescimento Competitivo da Universidade Federal de Kazan.REFERÊNCIASBOURDIEU, P. Translation by M. S. Dobryakova. Scientific editing-V. V. Radaev Center for humanitarian technologies.Forms of Capital. Economic Sociology, v. 6, n. 3, p. 60-74, 2019. Disponível em: http://gtmarket.ru/laboratory/expertize/2009/2601. Acesso em: 06 out. 2019.FAKHRUTDINOVA, A. V. Reforming Professional Education in Europe as a Condition for Improving its Competitiveness. Scientific notes of the Kazan State Academy of Veterinary Medicine Named After N. E. Bauman, v. 210, p. 247-251,2012.FEDERAL STATE STATISTICS SERVICE. Regions of Russia. Available: https://gks.ru/bgd/regl/b19_14p/Main.htm. Access: 21 Apr. 2020.HUANG, J.; QIN, D. Tong Jiang & Effect of Fertility Policy Changes on the Population Structure and Economy of China: From the Perspective of the Shared socio-Economic Pathways. Earth's Future, v. 7, 2019. DOI: 10.1029/2018EF000964KARASIK, E. A.et al. Poverty overcoming problems of Russian population. Mediterranean Journal of Social Sciences, p. 1137, 2015.KOLESNIKOVA, J.;FAKHRUTDINOVA, E.;ZAGIDULLINA, V. The structure of intangible capital. In: INTERNATIONAL CONGRESS ON INTERDISCIPLINARY
image/svg+xmlImpacto da educação superior no desenvolvimento socioeconômicoRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023482BEHAVIOR AND SOCIAL SCIENCE, 4., 2015. Proceedings[…].2016.Theme: Social Sciences and Interdisciplinary Behavior.LOCHNER, L. Education, Work and Crime: A Human Capital Approach. International Economic Review, v. 45, p. 78, 2004.MADDISON, A. Dynamic Forces in Capitalist Development. Oxford: Oxford University Press, 1991.TROKHIMCHUK, A. V. Influence of education onthe economy in the conditions of post-industrial society. Scientific and methodological electronic journal "Concept", v. 14, p. 292-298, 2017. Disponível em: http://e-koncept.ru/2017/770663.htm. Acesso em: 22 maio2020.ZUBAREVIC, H. N. V. Spatial Development Strategy: Priorities and Tools. Economic issue, v. 1, p. 135-145, 2019.Como referenciar este artigoFAKHRUTDINOVA, E. V.; KOLESNIKOVA, J. S.; LARIONOVA, N. I.; CHUMAROVA, L. G.Impacto da educação superior no desenvolvimento socioeconômico.Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, dez. 2021. e-ISSN:1519-9029. DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.16102Submetido em: 15/04/2021Revisões requeridas em: 29/08/2021Aprovado em: 29/11/2021Publicado em: 30/12/2021Processamento e editoração: Editora Ibero-Americana de Educação.Revisão, formatação, normalização e tradução.
image/svg+xmlImpact of higher education on socio-economic developmentRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023472IMPACT OF HIGHER EDUCATION ON SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENTIMPACTO DA EDUCAÇÃO SUPERIOR NO DESENVOLVIMENTO SOCIOECONÔMICOIMPACTO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR EN EL DESARROLLO SOCIOECONÓMICOElena V. FAKHRUTDINOVA1Julia S. KOLESNIKOVA2Natalia I. LARIONOVA 3Lyubov G. CHUMAROVA4ABSTRACT:In the article it is studied the influence of higher education on the development of regional socio-economic systems. Economic and statistical analysis revealed the impact of measures of higher education development on the GRP (gross regional product) of the region. Highly significant factors were: salaries of faculty staff of the universities and internal research and development costs. These indicators indirectly reflect the degree of intellectual development in the region and show the impact of intellectual capital development on socio-economic development. University professors develop students' knowledge, which allows them to institutionalize higher education and spread it in the region. The quality of a university professor’s intelligence directly affects the formation of intellectual capital in the region. In addition, it was significant the number of students studied in bachelor's, specialty, and master's programs. Moreover, the higher the number of students per capita, the lower the GRP per capita, which is explained by their low incomes. In the article it was considered the differentiation of Federal districts and regions of the Russian Federation in terms of the development of the higher education system. Methods of dividing indicators and groupingwere applied, which made it possible to make cartograms and visualize the differentiation of regions by the number of higher education institutions and by the number of graduates.KEYWORDS:Higher education. Regional socio-economic development. Intellectual capital. Research and development. Indicator.1Kazan Federal University, Kazan–Russia. ORCID:https://orcid.org/0000-0003-0293-8599. E-mail: efahr@mail.ru2Kazan Federal University, Kazan–Russia. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3073-100x. E-mail:hulia_k@mail.ru3Kazan Federal University, Kazan–Russia. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4668-6717.E-mail: natasha-lari@mail.ru4Kazan Federal University, Kazan –Russia. ORCID:https://orcid.org/0000-0002-5693-8925. E-mail: lgchumarova@kpfu.ru
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA and Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on linede Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023473RESUMO: No artigo estuda-se a influência da educação superior no desenvolvimento dos sistemas socioeconômicos regionais. A análise econômica e estatística revelou o impacto das medidas de desenvolvimentodo ensino superior no PBR (produto bruto regional)da região. Os fatores altamente significativos foram: salários do corpo docente das universidades e custos internos de pesquisa e desenvolvimento. Esses indicadores refletem indiretamente o grau de desenvolvimento intelectual da região e mostram o impacto do desenvolvimento do capital intelectual no desenvolvimento socioeconômico. Os professores universitários desenvolvem o conhecimento dos alunos, o que lhes permite institucionalizar o ensino superior e divulgá-lo na região. A qualidade da inteligência de um professor universitário afeta diretamente a formação de capital intelectual na região. Além disso, foi significativo o número de alunos cursados nos programas de bacharelado, especialidade e mestrado. Também, quanto maior o número de alunos per capita, menor é o PBRper capita, o que se explica por sua baixa renda. No artigo foi considerada a diferenciação dos distritos federais e regiões da Federação Russa em termos do desenvolvimento do sistema de ensino superior. Foram aplicados métodos de divisão de indicadores e agrupamento, que permitiram fazer cartogramas e visualizar a diferenciação das regiões pelo número de instituições de ensino superior e pelo número de concluintes.PALAVRAS-CHAVE: Ensino superior. Desenvolvimento socioeconômico regional. Capital intelectual. Pesquisa e desenvolvimento. IndicadorRESUMEN: En el artículo se estudia la influencia de la educación superior en el desarrollo de los sistemas socioeconómicos regionales. El análisis económico y estadístico reveló el impacto de las medidas de desarrollo de la educación superior en el PRB(producto regional bruto)de la región. Los factores altamente significativos fueron: los salarios del personal docente de las universidades y los costos internos de investigación y desarrollo. Estos indicadores reflejan indirectamente el grado de desarrollo intelectual en la región y muestran el impacto del desarrollo del capital intelectual en el desarrollo socioeconómico. Los profesores universitarios desarrollan el conocimiento de los estudiantes, lo que les permite institucionalizar la educación superior y difundirla en la región. La calidad de la inteligencia de un profesor universitario afecta directamente la formación de capital intelectual en la región. Además, fue significativo el número de estudiantes que estudió en los programas de licenciatura, especialidad y maestría. Además, cuanto mayor es el número de estudiantes per cápita, menor es el PBRper cápita, lo que se explica por sus bajos ingresos. En el artículo se consideró la diferenciación de los distritos federales y las regiones de la Federación de Rusia en términosdel desarrollo del sistema de educación superior. Se aplicaron métodos de división y agrupamiento de indicadores que permitieron realizar cartogramas y visualizar la diferenciación de regiones por el número de instituciones de educación superior y por el número de egresados.PALABRAS CLAVE: Educación superior. Desarrollo socioeconómico regional. Capital intelectual. Investigación y desarrollo. Indicador.
image/svg+xmlImpact of higher education on socio-economic developmentRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023474IntroductionUniversities as a factor of territorial development have beenstudied from the 50s of the XX century and some of the government actions taken at the state level on the basis of research data allowed us to obtain effective results. Currently, both developed and developing countries are increasing public spending on higher education. A. Madison found out a relationship according to which an increase in budgetary funds for education by 1% leads to an expansion in the country's gross domestic product by 0.35% (MADDISON, 1991). In 1975, the professor atHarvard UniversityYa. Mincer also proved that getting an education is an investment of students in themselves. According to his calculations, each additional year of study increases a person's income by up to 7%. Using mathematical models L. Lockner proved that subsidies to education can reduce criminality (LOCHNER, 2004). According to his data, if a person has a higher education, it reduces his predisposition to all types of crimes. Increasing the accomplishment of a society for 1 academic year provides an increase in the economy by 5% in the short term and by 2.5% in the long term (OECD data) (TROKHIMCHUK, 2017).According to research by the G. G. Zubritskaya, the increase the number of people aged 15-64 with higher education by 1% can rise the life expectancy of the population by 0.33 years and reduce the number of crimes by 3.8% during the year; increase an average monthly income per person by 0.4dolarscan lead to an increase in the number of people aged 15-64 years with higher education by 0.02%; the growth of unemployment by 1% leads to an increase in criminal offenses by 5.97% for the year and growth in the population aged from 15 to 64 years with higher education 0.3% (HUANG; QIN, 2018).The quality, level and accessibility of education of the population in the modern world are fundamental sources of economic development of territories. Russia is in the second place among the countries with the number of people with higher education (62.7%) aged 25-64 years, after South Korea where people with higher education are 69.6%.Fundamental approaches to the relationship between economic growth and education are laid down in the works of F. Altbach, L. Walras, D. Weil, M. Woodhall, E. Denison, J. Kendrick, N. Fischer, B. Fraumeni, M. L. Agranovich, Y. S. Vasiliev, N. V. Zubarevich (ZUBAREVIC, 2019).The interconnection of education and the development of human capital is studied in the works of P. Bourdieu, G. Becker and J. Coleman (BOURDIEU, 2019). It is necessary to note domestic scientists who pay attention to this problem, it is worth noting E. V. Anishin, E. A. Egel, V. V. Radaev, A.V. Fakhrutdinova, O. A. Shlyakov (FAKHRUTDINOVA, 2012).
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA and Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on linede Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023475However, the impact of specific indicators of higher education on regional socio-economic development is still not fully studied and it requires additional analysis of the differentiation of regions according to the indicators of their higher education development, which affects the potential for regional development. In the context of digitalization of the economy, the intangible benefits generated by the Institute of higher education become the most important part of the national wealth.MethodsThe study was based on approaches that defined its purpose and objectives. An institutional approach to the analysis of higher education is applied. The institutional approach also allows us to consider the institutionalization of intangible capital through science and higher education. The balance approach is applied to the study in evaluating indicators of higher education using statistical indicators and building economic and statistical models. Methods of empirical research allowed us to offer a classification of regions of the Russian Federation byhigher education enrollment rate. The analytical-comparative method with the use of inductive knowledge applied in the analysis of indicators of development of higher education, such as: the number of educational institutions, number of faculty, number of students at various educational levels, the number of organizations engaged in scientific research and development, the number of personnel involved in scientific research works, research and development costs, patent applications, salaries of university staff. Economic and statistical research methods were aimed at identifying the interaction detection between the indicators and GRP per capita for the period 2015-2018. We used a regression model of panel data with random effects, which allows us to consider unobservable processes. The sample size was 291 observations, the F-test and the Hausman testshowed the consistency of the model, and the coefficient of determination was 0.8.Results and Discussion Regions have heterogeneity in higher education rate, a general trend in the period 2015-2018 was a consolidation of higher educational institutions. The largest number of higher educational institutions is represented in Moscow, Saint Petersburg, Krasnodar, Primorsky and Stavropol territories, the Republic of Tatarstan, Novosibirsk and Sverdlovsk regions. Similarly, the distribution of faculty staff and students in higher education institutions is presented.
image/svg+xmlImpact of higher education on socio-economic developmentRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023476However, in Saint Petersburg and the Rostov region, there is an increase in the number of students, with a stable decrease in the number of teachers, which may negatively affect the quality of education in these regions. The highest indicators of the number of students per faculty staff in the period 2015-2018 are presented in the Republic of Tatarstan –19.9; Sverdlovsk region-19.4; Stavropol territory-18.65.If we consider the indicators of GRP per capita in the regions of the Russian Federation, excluding oil-producing regions such as the Nenets Autonomous district, the Tyumen region, the Republic of Sakha (Yakutia), and others, the next leading group are the regions with a large number of students and educational organizations. We built a regression model of panel data with random effects, presented in table 1. Some of the coefficients that have monetary units of measurement were taken logarithms to obtain objective coefficients.Table 1–Regression model of the dependence of the socio-economic situation of the region and indicators of higher educationgross regional product per capitaCoef.Coef. Std. Err.number of higher educational institutions-0,00130,0009number of faculty staff0,0000*0,0000the number of students study in bachelor's, specialist's, and master's programs per 10,000 population-0,0007**0,0002organizations that performed research and development0,00020,0010The number of staff involved to the research and development work-0,00000,0000Internal research and development works costs0,0630***0,0168salary of higher education teaching staff0,4046***0,0242R20.8N291Source: Devised by the authorsThe model showed a strong impact of research and development costs and higher education faculty staff’s salaries on GRP per capita in the region, with the level of wages having a greater impact. Research expenditures indicate the development of intellectual capital in the region, which allows it to achieve competitive advantages in the conditions of the fourth industrial revolution. The wage index shows the quality and specificity of human capital (KOLESNIKOVA; FAKHRUTDINOVA; ZAGIDULLINA, 2016). Professors form students ' knowledge,which allows them to institutionalize higher education and spread it in the region. 5Available at: https://gks.ru
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA and Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on linede Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023477The quality of a university teacher's intellectual capital directly affects the formation of intellectual capital in the region. The number of students has the opposite effect on GRP, which is explained by low incomes during the study period.The laborpotential of the region is formed in the higher education system (KARASIKet al., 2015). An important figure of its formation is the number of graduates of higher educationalinstitutions.In order to analyze the differentiation of districts and regions of the Russian Federation in terms of higher education coverage, the following indicators were calculated and presented:* number of graduates of higher educational institutions (thousand people);* number of higher education institutions per 10,000 inhabitants.Todescribe the work, it was taken into account the data of the number of graduates of higher educational institutions of the Russian Federation for period of 2015 –2018. For the analytical report it was used 2 tables with data, where the first (left) are all subjects of Russia, and on the other (right) all entities, except Federal cities (Sevastopol, Moscow, Saint-Petersburg), as well as entities with a constant zero value for the entire study period.As a method of dividing indicators,it was chosen an equal interval, which was calculated using the formula:Interval value= (Xmax-Xmin)/number of intervals (1)It was decided to take a 5-interval division of indicators, which in each year had its own value.Based on the obtained data, we can conclude that all subjects are in the very first zone with approximate indicators from 0.1 to 45 thousand graduates. Next the city of Saint Petersburg is in the range from 33.7 to 89.8, where in 2018 the Republic of Tatarstan was included. Then it is a huge gap where there is no single region in points 3 and 4. Moscow always has the highest indicators in the range from 186 to 2024 thousand graduates. It can be noted that in all regions and cities the maximum rate in the number of graduates was recorded in 2015. Then every year the figure only decreases.For clarity, a cartogram was constructed for the figure of the number of graduates for 2018 (figure 1)6.6Available at: https://gks.ru
image/svg+xmlImpact of higher education on socio-economic developmentRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023478Figure 1–Number of graduates of higher educational institutions of the Russian Federation in 2018Source: Devised by the authorsAlmost all the regions of the Far Eastern Federal district, with some exceptions, the Primorye and Khabarovsk territories, also the regions of the North Caucasus Federal district except for the Republic of Dagestan, the Northern and the Western Federal district, the Central Federal district (which, in their dynamics over the study period worsened the performance), regions KHMAO,YNAO, the Republic of Altai, Republic of Tuva and Republic of Khakassia are in the first group with the number of graduates from 0.1 to 9. Belgorod, Kursk, Moscow regions are not in this group.The second group with an average of 6.8 to 16.3 thousand graduates includes the following regions: Primorsky Territory, Khabarovsk Territory, Tomsk and, Kemerovo regions, Altai Territory, we included here the Tyumen region without autonomous area, its performance dropped over the past 3 years, Orenburg and Penza regions, Perm Territory, Chuvash Republic, Udmurt Republic, Republic of Crimea, Belgorod region and Kursk region.The third group included: Omsk, Novosibirsk, Saratov, Nizhny Novgorod and Irkutsk regions, Krasnoyarsk and Stavropol territories, because their indicators fell down steeply with a difference of 10 thousand people, the Volgograd region, the Republic of Dagestan. Moscow and Voronezh regions are also in the third group due to their decreasing indicators. In the fourth group there are the regions with indicators ranging from 20.1 thousand to 36 thousand people. This group includes: the Chelyabinsk region, without consideringits last
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA and Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on linede Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023479worst indicator, which does not reflect the dynamics, the Samara region, the Republic of Bashkortostan.The last group includes regionswith the best output indicators in values of 27 thousand or more. These are the Sverdlovsk region, the Republic of Tatarstan with the best indicators, the Rostov region and the Krasnodar territory. According to this point, we can draw the following conclusion: a huge number of subjects of the Russian Federation have a regression in the number of students graduating, which is clearly visible in comparison with Fig. 1 and Fig. 2, perhaps the impact is due to the growing influence of large educational institutions, as well as due to uneven population migration and population decline in individual regions. Between the city of Moscow and the subjects of the Russian Federation, there is a huge difference in values,and it only increases every year.In order to find the number of higher education institutions per 10,000 inhabitants, we calculated it as the ratio of the number of higher education institutions per the total population andmultiplied by 10,000. They showed the dynamics of this indicator from 2014 to 20187. It was considered the differentiation of Federal districts and regions of the Russian Federation.Studying the dynamics for Federal districts from 2014 to 2018, we foundout that the highest values were observed in 2014, and then we saw a decrease in the indicator over the following year.The highest indicators were concentrated in the Central Federal district, both in 2014 and 2018. And the lowest indicators were in 2014in the Ural Federal district (47), and in 2018 the lowest indicators were concentrated in the southern Federal district (37).The cartogram was built to illustrate the indicator of the number of higher education institutions per 10,000 inhabitants in 2018(figure 2)87Available at: https://gks.ru. Access: 10 Jan. 2021.8Available at: https://gks.ru. Access: 10 Jan. 2021.
image/svg+xmlImpact of higher education on socio-economic developmentRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023480Figure 2–Number of higher education institutions per 10,000 inhabitants in 2018Source: Devised by the authorsAfter reviewing and analyzing the indicator in 2018, it was found out that the highest values were represented in the city of Moscow and the city of Saint Petersburg and, surprisingly, the highest values are concentrated in the Republic of North Ossetia-Alania and the Khabarovsk territory.The lowest values were in the Leningrad region, the Novgorod region, the Republic of Khakassia, the TRANS-Baikal territory, and the Vladimir region. Unfortunately, the Yamalo-Nenets Autonomous district and the Nenets Autonomous district did not have any indicators at all.Thus, we applied methods of dividing indicators and grouping, which allowed us to make cartograms and visualize the differentiation of regions by the number of higher education institutions and the number of graduates.SummaryThus, the obtained results of the regression model indicate the need to invest in research and development and attract highly qualified personnel to higher education institutions, since these indicators have an impact on the socio-economic development of the region. Regions included in the fourth group (figure 1) by the number of graduates of higher education institutions have a rich potential for accelerated socio-economic development, such as the Chelyabinsk and Samara regions and the Republic of Bashkortostan. The regions of the fifth group already have high socio-economic indicators.
image/svg+xmlElena V. FAKHRUTDINOVA; Julia S. KOLESNIKOVA; Natalia I. LARIONOVA and Lyubov G. CHUMAROVARPGE–Revista on linede Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023481ConclusionHigher education is a driver of socio-economic development, being a direct alternative to resource development. Important indicators of higher education are the quality characteristics of teachers and research and development. Their subjective quantitative indicator of the accounting is their costs. Using a cost-based approach, it was possible to identify their impact on the region's GRP. An important criterion for the quality of higher education is the university professors’ workload, for this reason we studied the indicator of the number of students per a professor. The volume of graduates of higher educational institutions has a direct impact on the formation of labor potential.ACKNOWLEDGEMENTS: The study was supported by the Council for grants of the President of the Russian Federation, project no.MK-2702.2019.6.The work is performed according to the Russian Government Program of Competitive Growth of Kazan Federal University.REFERENCESBOURDIEU, P. Translation by M. S. Dobryakova. Scientific editing-V. V. Radaev Center for humanitarian technologies.Forms of Capital. Economic Sociology, v. 6, n. 3, p. 60-74, 2019. Available: http://gtmarket.ru/laboratory/expertize/2009/2601. Access: 06 Oct. 2019.FAKHRUTDINOVA, A. V. Reforming Professional Education in Europe as a Condition for Improving its Competitiveness. Scientific notes of the Kazan State Academy of Veterinary Medicine Named After N. E. Bauman, v. 210, p. 247-251,2012.FEDERAL STATE STATISTICSSERVICE. Regions of Russia. Available: https://gks.ru/bgd/regl/b19_14p/Main.htm. Access: 21 Apr. 2020.HUANG, J.; QIN, D. Tong Jiang & Effect of Fertility Policy Changes on the Population Structure and Economy of China: From the Perspective of the Shared socio-Economic Pathways. Earth's Future, v. 7, 2019. DOI: 10.1029/2018EF000964KARASIK, E. A.et al. Poverty overcoming problems of Russian population. Mediterranean Journal of Social Sciences, p. 1137, 2015.KOLESNIKOVA, J.;FAKHRUTDINOVA, E.;ZAGIDULLINA, V. The structure of intangible capital. In: INTERNATIONAL CONGRESS ON INTERDISCIPLINARY BEHAVIOR AND SOCIAL SCIENCE, 4., 2015. Proceedings[…].2016.Theme: Social Sciences and Interdisciplinary Behavior.
image/svg+xmlImpact of higher education on socio-economic developmentRPGE–Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.161023482LOCHNER, L. Education, Work and Crime: A Human Capital Approach. International Economic Review, v. 45, p. 78, 2004.MADDISON, A. Dynamic Forces in Capitalist Development. Oxford: Oxford University Press, 1991.TROKHIMCHUK, A. V. Influence of education on the economy in the conditions of post-industrial society. Scientific and methodological electronic journal "Concept", v. 14, p. 292-298, 2017. Available: http://e-koncept.ru/2017/770663.htm.Access: 22 May 2020.ZUBAREVIC, H. N. V. Spatial Development Strategy: Priorities and Tools. Economic issue, v. 1, p. 135-145, 2019.How to reference this articleFAKHRUTDINOVA, E. V.; KOLESNIKOVA, J. S.; LARIONOVA, N. I.; CHUMAROVA, L. G.Impact of higher education on socio-economic development.Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 25, n. esp. 6, p. 3472-3482, Dec. 2021. e-ISSN:1519-9029. DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v25iesp.6.16102Submitted: 15/04/2021Required revisions: 29/08/2021Approved: 29/11/2021Published: 30/12/2021Processing and publication by theEditora Ibero-Americana de Educação.Correction, formatting, standardization and translation.