Региональная экономика и управление: электронный научный журнал // Номер журнала: №1 (29), 2012

Организационно-экономические приоритеты повышения эффективности затрат на высшее образование: региональный аспект

Organizational and economic priorities of improving the cost-effectiveness of higher education: a regional perspective

Авторы


кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и маркетинга
Кабардино-Балкарский государственный университет им.Х.М. Бербекова
ja.071274@gmail.com

Аннотация

В статье рассматриваются проблемы недостаточной эффективности затрат на высшее образование в российской экономике в контексте длительных реформ. Обосновывается необходимость перехода от финансирования непосредственно образовательных учреждений к формированию соответствующего платежеспособного спроса населения. Предлагается расширить возможности вводимых универсальных электронных карт.

Ключевые слова

Экономика знаний, высшее образование, реформа образования, доходы населения, универсальная электронная карта.

Рекомендуемая ссылка
Жанказиев Анзор Хасанбиевич
Организационно-экономические приоритеты повышения эффективности затрат на высшее образование: региональный аспект// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. - №1 (29). Номер статьи: 2906. Дата публикации: . Режим доступа: http://eee-region.ru/article/2906/
Authors

Zhankaziev Anzor Hasanbievich
PhD in Economics, associate professor of the Management and Marketing Department
Kabardino-Balkarsky State University by the name of H.M. Berbekov
ja.071274@gmail.com

Abstract

In article problems of insufficient efficiency of expenses for higher education in the Russian economy in a context of long reforms are considered. Necessity of transition from financing of directly educational institutions to formation of corresponding solvent demand of the population is proved. It is offered to expand possibilities of entered universal electronic cards.

Keywords

Economy of knowledge, higher education, formation reform, population incomes, universal electronic card

Suggested Citation
Zhankaziev Anzor Hasanbievich
Organizational and economic priorities of improving the cost-effectiveness of higher education: a regional perspective. Regional economy and management: electronic scientific journal. №1 (29). Art. #2906. Date issued: 2012-01-30. Available at: http://eee-region.ru/article/2906/

Print Friendly, PDF & Email

Введение

Развитие реформы высшего образования в настоящее время показывает, что перед системой встает все большее количество проблем, от решения которых зависит экономическое будущее страны. В промежуточном докладе Стратегии-2020 "Новая модель роста - новая социальная политика" [1] отмечались следующие, наиболее важные проблемы, связанные с организационными формами образовательных учреждений.

Во-первых, учреждения начального и среднего профессионального образования с продолжительными программами обучения (3-6 лет) имеют слабую связь с рынками труда и не мотивируют учащихся к профессиональной карьере. Распределенное на несколько лет обучение технологиям не соответствует высокому темпу их обновления. Колледжи и профессиональные лицеи стремительно теряют спрос со стороны работодателей. Это обусловлено в первую очередь низкой профессиональной подготовленностью выпускников, в том числе и по причинам комплектования «по остаточному принципу».

Во-вторых, возникла и углубляется диспропорция на рынке труда. Квалифицированные рабочие стали дефицитом, при этом система образования не может «поставить» на рынок необходимых работников. С другой стороны, растет количество людей с дипломом о высшем образовании, не имеющих возможности его эффективного применения на практике. Это выпускники с развитыми социальными навыками и большими запросами, но низким профессиональным уровнем. Они предъявляют высокие требования к уровню ожидаемого вознаграждения и качеству рабочего места (отсутствие ручного и монотонного труда, высокая доля коммуникации, гибкий график). Но число таких рабочих мест составляет в экономике России не более трети и не может существенно вырасти в ближайшие годы даже при самых благоприятных условиях.

Эффективность затрат на образование

В данном контексте возникает вопрос, насколько соответствуют организационно-экономические формы затрат на высшее образование вызовам времени. Особенно с позиций модернизации национальной экономики, в которой особая роль изначально будет принадлежать системе высшего образования, где предстоит подготовить в массовом количестве соответствующих специалистов. Именно этим специалистам предстоит решить одну из сложнейших проблем современной экономики России - создать такой инновационный сектор, который по критериям рентабельности и доходности сможет эффективно конкурировать с сырьевым.

Поэтому вопрос стоит не просто о реформе образования, а о поиске значительных финансовых ресурсов и организации их эффективного использования в системе высшего образования.

В контексте сказанного следует подробно проанализировать зависимость между показателями доли занятых с высшим профессиональным образованием (ВПО) среди всего населения и основными доходами населения.
В таблице 1 представлены значения показателей доли занятых с ВПО среди всего населения, среднемесячной номинальной заработной платы и среднедушевых денежных доходов (тыс. руб. на человека) по субъектам Российской Федерации в 2010 году.

Таблица 1. – Значения показателей доли занятых с высшим профессиональным образованием среди всего населения (%), среднемесячной номинальной заработной платы и среднедушевых денежных доходов (тыс. руб. на человека) по субъектам РФ в 2010 году [2]

Субъект РФ

Доля занятых с ВПО к населению, %

Среднемесячная  заработная плата

Среднедушевые денежные доходы

Субъект РФ

Доля занятых с ВПО к населению, %

Среднемесячная  заработная плата

Среднедушевые денежные доходы

г. Москва

26,6

38,4

43,9

Калужская обл.

11,9

17,7

15,3

г. Санкт-Петербург

22,1

27,2

24,6

Респ. Хакасия

11,9

18,4

12,8

Камчатский кр.

18,9

35,7

26,8

Удмуртская Респ.

11,9

14,3

12,4

Чукотский авт. окр.

17,9

46,9

37,4

Омская обл.

11,8

16,7

15,1

Магаданская обл.

17,4

36,6

27,5

Респ. Калмыкия

11,8

11,6

7,5

Хабаровский кр.

17,2

22,7

22,6

Пензенская обл.

11,7

14,4

12,7

Тюменская обл.

16,1

38,2

28,0

Новгородская обл.

11,7

16,8

15,6

Калининградская обл.

16,1

18,5

15,8

Владимирская обл.

11,7

14,5

12,4

Самарская обл.

15,7

16,5

20,3

Ивановская обл.

11,5

13,1

11,0

Московская обл.

14,8

25,4

22,3

Ленинградская обл.

11,5

20,8

14,7

Мурманская обл.

14,7

29,3

24,3

Карачаево-Черкесская Р.

11,5

11,3

10,4

Приморский кр.

14,5

21,9

17,3

Иркутская обл.

11,4

20,5

15,0

Нижегородская обл.

14,0

16,3

16,4

Оренбургская обл.

11,3

15,2

13,4

Р. С. Осетия-Алания

14,0

11,8

13,2

Респ. Марий Эл

11,2

12,7

10,2

Новосибирская обл.

13,9

18,2

16,1

Воронежская обл.

11,2

14,3

13,6

Орловская обл.

13,8

13,2

13,0

Костромская обл.

11,2

13,5

12,7

Курская обл.

13,7

14,0

14,7

Свердловская обл.

11,0

19,8

22,1

Респ. Саха (Якутия)

13,5

28,7

23,0

Краснодарский кр.

11,0

16,3

16,6

Томская обл.

13,4

21,5

15,1

Пермский кр.

10,8

17,4

19,4

Смоленская обл.

13,4

14,5

14,8

Кемеровская обл.

10,7

18,0

15,4

Респ. Мордовия

13,0

11,9

11,1

Респ. Адыгея

10,5

12,8

12,2

Саратовская обл.

12,8

14,6

12,0

Рязанская обл.

10,5

15,3

13,7

Челябинская обл.

12,8

17,4

16,7

Вологодская обл.

10,4

18,5

14,0

Ставропольский кр.

12,6

13,9

12,9

Респ. Бурятия

10,4

18,0

14,0

Ростовская обл.

12,6

15,2

14,5

Тамбовская обл.

10,3

12,6

13,6

Тульская обл.

12,5

15,6

15,4

Брянская обл.

10,2

12,3

13,3

Чувашская Респ.

12,4

13,0

10,9

Псковская обл.

10,0

14,5

12,7

Архангельская обл.

12,3

22,2

19,3

Забайкальский кр.

9,9

18,7

14,1

Ярославская обл.

12,3

16,1

14,5

Курганская обл.

9,8

13,2

13,6

Астраханская обл.

12,2

16,6

14,6

Респ. Тыва

9,8

17,5

10,1

Красноярский кр.

12,2

23,3

18,0

Респ. Башкортостан

9,8

16,4

17,7

Сахалинская обл.

12,2

35,8

31,1

Алтайский кр.

9,7

12,1

10,9

Респ. Алтай

12,2

14,2

13,4

Кабардино-Балкарская Р.

9,6

11,7

11,2

Респ. Татарстан

12,1

17,4

18,2

Респ. Дагестан

9,4

10,2

15,2

Волгоградская обл.

12,1

14,9

14,1

Липецкая обл.

9,3

15,4

15,8

Амурская обл.

12,0

21,2

14,1

Кировская обл.

9,3

13,3

13,4

Ульяновская обл.

12,0

13,3

12,9

Тверская обл.

8,9

16,2

13,9

Респ. Карелия

12,0

20,1

15,9

Еврейская авт. обл.

7,3

19,7

15,2

Респ. Коми

12,0

26,1

23,2

Респ. Ингушетия

6,0

12,9

9,6

Белгородская обл.

11,9

15,9

16,8

Чеченская Респ.

4,9

13,9

Уровень среднемесячной номинальной заработной платы и среднедушевых денежных доходов населения позволяет косвенно судить об уровне экономического развития той или иной территории.

2_clip_image002
Рисунок 1. Графическое представление зависимости между показателями доли занятых с высшим профессиональным образованием среди всего населения (%) и среднемесячной номинальной заработной платой (тыс. руб. на человека) по субъектам Российской Федерации в 2010 году (диаграмма построена автором на основе данных таблицы 1)

Кроме того, уровни среднемесячной номинальной заработной платы и среднедушевых денежных доходов населения, исходя из основных принципов теории человеческого капитала, должны тесно коррелировать с уровнем образования трудовых ресурсов.

Сопоставим значения показателей доли занятых с ВПО среди всего населения и среднемесячной номинальной заработной платой по регионам России. На рисунке 1 представлена диаграмма рассеяния, визуально отражающая зависимость между рассматриваемыми показателями. Визуальный анализ диаграммы позволяет сделать вывод о возможном наличии взаимосвязи между рассматриваемыми показателями, количественную оценку которой можно получить с помощью коэффициента линейной корреляции.

Таблица 2. – Расчет линейного коэффициента корреляции между показателями доли занятых с высшим профессиональным образованием среди всего населения (X) и среднемесячной номинальной заработной платой (Y)по субъектам Российской Федерации в 2010 году*

Субъект РФ

xi

yi

xi-x̅

yi-y̅

Субъект РФ

xi

yi

xi-x̅

yi-y̅

г. Москва

26,6

38,4

14,3

20,1

Калужская обл.

11,9

17,7

-0,4

-0,6

г. Санкт-Петербург

22,1

27,2

9,8

8,9

Респ. Хакасия

11,9

18,4

-0,4

0,1

Камчатский кр.

18,9

35,7

6,6

17,4

Удмуртская Респ.

11,9

14,3

-0,4

-4,0

Чукотский авт. окр.

17,9

46,9

5,6

28,6

Омская обл.

11,8

16,7

-0,5

-1,6

Магаданская обл.

17,4

36,6

5,1

18,3

Респ. Калмыкия

11,8

11,6

-0,5

-6,7

Хабаровский кр.

17,2

22,7

4,9

4,4

Пензенская обл.

11,7

14,4

-0,6

-3,9

Тюменская обл.

16,1

38,2

3,8

19,9

Новгородская обл.

11,7

16,8

-0,6

-1,5

Калининградская обл.

16,1

18,5

3,8

0,2

Владимирская обл.

11,7

14,5

-0,6

-3,8

Самарская обл.

15,7

16,5

3,4

-1,8

Ивановская обл.

11,5

13,1

-0,8

-5,2

Московская обл.

14,8

25,4

2,5

7,1

Ленинградская обл.

11,5

20,8

-0,8

2,5

Мурманская обл.

14,7

29,3

2,4

11,0

Карачаево-Черкесская Р.

11,5

11,3

-0,8

-7,0

Приморский кр.

14,5

21,9

2,2

3,6

Иркутская обл.

11,4

20,5

-0,9

2,2

Нижегородская обл.

14,0

16,3

1,7

-2,0

Оренбургская обл.

11,3

15,2

-1,0

-3,1

Р. С. Осетия-Алания

14,0

11,8

1,7

-6,5

Респ. Марий Эл

11,2

12,7

-1,1

-5,6

Новосибирская обл.

13,9

18,2

1,6

-0,1

Воронежская обл.

11,2

14,3

-1,1

-4,0

Орловская обл.

13,8

13,2

1,5

-5,1

Костромская обл.

11,2

13,5

-1,1

-4,8

Курская обл.

13,7

14,0

1,4

-4,3

Свердловская обл.

11,0

19,8

-1,3

1,5

Респ. Саха (Якутия)

13,5

28,7

1,2

10,4

Краснодарский кр.

11,0

16,3

-1,3

-2,0

Томская обл.

13,4

21,5

1,1

3,2

Пермский кр.

10,8

17,4

-1,5

-0,9

Смоленская обл.

13,4

14,5

1,1

-3,8

Кемеровская обл.

10,7

18,0

-1,6

-0,3

Респ. Мордовия

13,0

11,9

0,7

-6,4

Респ. Адыгея

10,5

12,8

-1,8

-5,5

Саратовская обл.

12,8

14,6

0,5

-3,7

Рязанская обл.

10,5

15,3

-1,8

-3,0

Челябинская обл.

12,8

17,4

0,5

-0,9

Вологодская обл.

10,4

18,5

-1,9

0,2

Ставропольский кр.

12,6

13,9

0,3

-4,4

Респ. Бурятия

10,4

18,0

-1,9

-0,3

Ростовская обл.

12,6

15,2

0,3

-3,1

Тамбовская обл.

10,3

12,6

-2,0

-5,7

Тульская обл.

12,5

15,6

0,2

-2,7

Брянская обл.

10,2

12,3

-2,1

-6,0

Чувашская Респ.

12,4

13,0

0,1

-5,3

Псковская обл.

10,0

14,5

-2,3

-3,8

Архангельская обл.

12,3

22,2

0,0

3,9

Забайкальский кр.

9,9

18,7

-2,4

0,4

Ярославская обл.

12,3

16,1

0,0

-2,2

Курганская обл.

9,8

13,2

-2,5

-5,1

Астраханская обл.

12,2

16,6

-0,1

-1,7

Респ. Тыва

9,8

17,5

-2,5

-0,8

Красноярский кр.

12,2

23,3

-0,1

5,0

Респ. Башкортостан

9,8

16,4

-2,5

-1,9

Сахалинская обл.

12,2

35,8

-0,1

17,5

Алтайский кр.

9,7

12,1

-2,6

-6,2

Респ. Алтай

12,2

14,2

-0,1

-4,1

Кабардино-Балкарская Р.

9,6

11,7

-2,7

-6,6

Респ. Татарстан

12,1

17,4

-0,2

-0,9

Респ. Дагестан

9,4

10,2

-2,9

-8,1

Волгоградская обл.

12,1

14,9

-0,2

-3,4

Липецкая обл.

9,3

15,4

-3,0

-2,9

Амурская обл.

12,0

21,2

-0,3

2,9

Кировская обл.

9,3

13,3

-3,0

-5,0

Ульяновская обл.

12,0

13,3

-0,3

-5,0

Тверская обл.

8,9

16,2

-3,4

-2,1

Респ. Карелия

12,0

20,1

-0,3

1,8

Еврейская авт. обл.

7,3

19,7

-5,0

1,4

Респ. Коми

12,0

26,1

-0,3

7,8

Респ. Ингушетия

6,0

12,9

-6,3

-5,4

Белгородская обл.

11,9

15,9

-0,4

-2,4

Чеченская Респ.

4,9

13,9

-7,4

-4,4

2_clip_image002_0000

12,3

2_clip_image004

18,3

2_clip_image006

1108,4

2_clip_image008

740,0

2_clip_image010

4029,9

2_clip_image012

0,642

* таблица рассчитана и составлена автором на основе данных таблицы 1

Промежуточные выкладки и результаты расчетов коэффициента линейной корреляции между показателями представлены в таблице

2. В результате получим: 2_clip_image014.

Рассчитанный коэффициент корреляции свидетельствует о том, что связь между показателями доли занятых с ВПО среди всего населения и среднемесячной номинальной заработной платой по субъектам Российской Федерации в 2010 году является заметной. Другими словами, полученные результаты показывают, что размеры среднемесячной номинальной заработной платы в ряде случаев опосредуются показателями доли занятых с высшим профессиональным образованием среди всего населения.

На рисунке 2 отражена связь между значениями показателей доли занятых с ВПО среди всего населения и среднемесячной номинальной заработной платы по субъектам Российской Федерации в 2010 году, представленных в таблице 2. Диаграмма рассеяния на рисунке 2, где представлен график уравнения регрессии y=1,5x-0,1 (коэффициент достоверности аппроксимации – R2=0,4 – средний уровень достоверности теоретической функции регрессии), рассчитанный и построенный с помощью средств MS Excel, показывает, что изменение доли занятых с высшим профессиональным образованием среди всего населения на 1% приведет к изменению значений среднемесячной заработной платы населения на 1,5 тыс. руб., но лишь приблизительно в четырех случаях из десяти.

Данная связь является логически справедливой в условиях функционирующего рынка труда, основанного на рыночных принципах. Тем не менее, связь все же не является сильной или абсолютной, что наводит на мысли о том, что:

  • либо высшее образование не сказывается должным образом на экономическом развитии;
  • либо трудовые ресурсы с высшим образованием имеют высокую долю занятости в трудовой деятельности, формирующей иные источники доходов;
  • либо трудовые ресурсы с высшим образованием имеют высокую долю занятости в теневом секторе экономики.

2_clip_image016
Рисунок 2. Графическое представление зависимости (без шума) между показателями доли занятых с высшим профессиональным образованием среди всего населения (%) и среднемесячной номинальной заработной платы (тыс. руб. на человека) по субъектам Российской Федерации в 2010 году (диаграмма построена автором на основе данных таблицы 2)

При этом, дифференциация численности населения по уровню образования и размерам доходов в Российской Федерации существенно отличается от других стран.

На рисунке 3 в графической форме отражено сопоставление показателей дифференциации численности занятого населения по уровню образования и объему денежных доходов. Видно, что по состоянию на конец 2010 года в России более четверти рабочих имеют высшее профессиональное и среднее профессиональное образование. Оставшаяся половина занятых имеет уровень образования ниже среднего профессионального.

2_clip_image018

Рисунок 3. Графическое сопоставление значений показателей среднемесячной заработной платы рабочих по уровню образования (руб. на человека) и долями занятых в структуре занятых по уровню образования в среднем по Российской Федерации в 2009 году [3,4]

При этом в среднем занятые с высшим образованием получают зарплату существенно более высокого уровня, чем уровень зарплаты у работников со средним и начальным профессиональным образованием, а также средним общим образованием и более чем в 2 раза больше рабочих с основным общим образованием или без него.

С одной стороны, подобное распределение является в определенной мере адекватным для условий развития экономики знаний, когда основная добавленная стоимость создается в наукоемких отраслях, где, преимущественно, заняты рабочие с высшим образованием.

Но с другой, данная ситуация не адекватна требованиям российского  рынка труда, на котором требуется только около четверти работников с высшим образованием, и тенденциям развитых стран.

2_clip_image002_0001
Рисунок 4. Графическое сопоставление значений показателей среднемесячной заработной платы рабочих (оценка в долл. США по ППС) и численности студентов (на 1000 чел. населения) по России и отдельным странам мира [5]

На рисунке 4 представлено сопоставление по отдельным странам по показателям размера среднемесячной заработной платы и численности студентов на 1000 чел. населения. Размер среднемесячной заработной платы опосредует уровень социально-экономического развития той или иной страны с достаточной степенью приближения. В свою очередь численность студентов на 1000 человек населения косвенно может свидетельствовать об уровне «расходов» общества той или иной страны на инвестиции в образование трудовых ресурсов. Видно, что в России один из самых низких уровней заработной платы по сравнению с другими странами при том, что удельный вес студентов среди всей численности населения является наиболее высоким. Отсюда может следовать два вывода:
- во-первых, в России до сих пор не было создано условий для наиболее эффективной и полной реализации накопленного человеческого капитала;
- во-вторых, определенные сомнения вызывает реальный уровень образования отечественных трудовых ресурсов, когда происходит коммерчески ориентированное повышение показателей численности занятых с высшим профессиональным образованием, а реальной отдачи от этого нет.

Формирование эффективного спроса населения

В таких условиях необходимо задействовать механизм эффективного использования средств граждан, которые уже в значительной мере платят и готовы осуществлять в дальнейшем расходы на образование.

В настоящее время в данном контексте рассматривается в основном частно-государственное партнерство в сфере образования, которое осуществляется в целях повышения качества образования, более полного удовлетворения потребностей в образовании, а также эффективного использования бюджетных средств, выделяемых в соответствии с расходными обязательствами соответствующих бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.

При этом, официально формами частно-государственного партнерства в сфере образования могут быть концессионные соглашения о строительстве, эксплуатации и управлении объектов образовательной деятельности, передача в доверительное управление управляющим компаниям государственного и муниципального имущества, относящегося к объектам образовательной деятельности, взаимное предоставление в пользование имущества, в том числе на безвозмездной основе, совместная деятельность на основе договора о совместной деятельности.

Но вопрос эффективного привлечения средств граждан практически отсутствует в предлагаемой системе. Поэтому более эффективно прописать норму гражданско-государственного софинансирования затрат на образование на индивидуальном уровне.
Как известно, в настоящее время, по данным Минобразования, более 60 процентов студентов обучается в стране на платной основе. И в своей основной массе - это студенты государственных вузов. Это означает, что рыночные факторы стали определяющими и для государственных вузов. Но с другой стороны, практически получилось, что в России сформировалась двойственная система высшего образования - платная и бесплатная. При этом студенты платной части системы оказываются совершенно отрезанными от какой-либо бюджетной поддержки.

С позиций краткосрочных перспектив эта система решала текущие проблемы с финансированием и срабатывала достаточно эффективно. Однако для длинных горизонтов времени следует предполагать, что с постепенным увеличением стоимости обучения будет расти и диспропорция между студентами, занимающими места, финансируемые из госбюджета, и студентами, оплачивающими обучение за счет собственных средств. Поэтому актуальным вопросом становится финансовая помощь студентам, поскольку увеличение платы за обучение без адекватной системы финансовой помощи приведет к созданию фундаментально несправедливой системы финансирования.

Технологическая возможность гражданско-государственного софинансирования затрат на образование на индивидуальном уровне открывается на современном этапе проведения административной реформы, в ходе которой был принят Федеральный закон от 27 июля 2010 г. № 210-ФЗ "Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг", предусматривающий выпуск универсальных электронных карт граждан.

Эта карта будет представлять собой материальный носитель, содержащий введенную в него цифровую информацию о пользователе и о его правах на получение государственных и муниципальных услуг. Соответственно пользователями универсальной электронной картой могут быть граждане РФ, а также иностранные граждане и лица без гражданства в тех случаях, когда это предусмотрено федеральными законами.

При этом универсальная электронная карта станет содержательным документом, удостоверяющим личность гражданина, права застрахованного лица в системах обязательного страхования, иные права гражданина на получение государственных и муниципальных услуг, в том числе в сфере образования. Таким образом, пользователи универсальных электронных карт становятся непосредственными участниками бюджетно-распорядительные отношений. В этом случае важно разработать механизм, позволяющий с помощью универсальных электронных карт организовывать распоряжение средствами бюджетов и внебюджетных фондов различных административных уровней, направляемых на оплату образовательных услуг, в том числе с добавлением собственных средств граждан.

На этой основе сформируется новая структура совокупного спроса населения на образовательные услуги, которая за счет средств граждан может стать более широким источником средств для системы образования.

Заключение

Рассмотренный организационно-экономический инструмент позволит существенно увеличить доходы и высшей школы, существенно ограничить коррупцию, сформировать более равные условия доступа к качественному высшему образованию представителей всех слоев населения, в том числе в территориальном аспекте, а также развивать мотивы роста персональных затрат на получение знаний, определяющих основную специфику соответствующих систем управления и траекторию развития управления высшей школой. А исходя из эффективности функционирования механизма софинансирования затрат на образование - осуществлять дальнейшие мероприятия по совершенствованию единого государственного экзамена, расширению практики автономных учреждений и т.п.

Библиографический список

  1. Стратегия-2020: Новая модель роста – новая социальная политика. Промежуточный доклад о результатах экспертной работы по актуальным проблемам социально-экономической стратегии России на период до 2020 года / http://old.vedomosti.ru/tnews/index.shtml?2011/08/19/3337.
  2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Статистический сборник. – М.: Росстат, 2011. – С. 54-55, 86-87, 108-109,148-151.
  3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Статистический сборник. – М.: Росстат, 2010. – С.124-125.
  4. Информационно-аналитический раздел официального сайта Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации / http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/trud/sr-zpl8.xls.
  5. Россия и страны мира. 2010: Статистический сборник. – М.: Росстат, 2010. – С.107, 138-139.

References

  1. Strategy-2020: New model of growth – new social policy. The intermediate report on results of expert work on actual problems of social and economic strategy of Russia for the period till 2020 / http://old.vedomosti.ru/tnews/index.shtml?2011/08/19/3337.
  2. Regions of Russia. Social and economic indexes. 2011: the statistical collection. – М: Rosstat, 2011. – P. 54-55, 86-87, 108-109,148-151.
  3. Regions of Russia. Social and economic indexes. 2010: the statistical collection. – М: Росстат, 2010. – С.124-125.
  4. Information-analytical section of an official site of Federal Agency of the state statistics of the Russian Federation / http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/trud/sr-zpl8.xls.
  5. Russia and the world countries. 2010: the statistical collection. – М: Rosstat, 2010. – P.107, 138-139.

Экономика труда