Registration Number
0826U001323, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
11-05-2026
popup.evolution
o
Title
Socio-economic transformations within the «education – migration – labour market» chain
Author
Veronika Barvinok,
popup.head Anna Vorontsova
popup.head Adam Balcerzak
popup.opponent Anatoliy Goncharuk
popup.opponent Maksym Sytnytskyi
popup.review Hanna Yarovenko
popup.review Iryna Pozovna
popup.rada
Sumy State University
Description
Соціально-економічні трансформації є складними багатовимірними процесами, зумовленим глобалізаційними викликами, технологічним прогресом, інституційними змінами та кризовими подіями, зокрема пандемією COVID-19 і повномасштабним вторгненням в Україну. На основі бібліометричного та кластерного аналізів виокремлено шість концептуальних груп соціально-економічних трансформацій: виробничо-фінансові, зовнішньоекономічні, інноваційно-технологічні, трансформації добробуту, демографічні та управлінсько-політичні. Аналіз Google Trends за 2019–2025 роки засвідчив зростання суспільної уваги до питань безперервного професійного навчання, посилення інтересу до цифрової адаптації у сферах освіти та працевлаштування, а також до стабільних і легальних можливостей працевлаштування за кордоном. Теоретична модель формування та трансферу компетенцій у системі «освіта – ринок праці» дала змогу ідентифікувати ключові бар’єри інтеграції знань у практику працевлаштування: «складність трансферу знань», невідповідність здобутих компетенцій вимогам ринку праці та ризик неповної реалізації набутого людського капіталу (так зване «прослизання навичок»).
З метою виявлення макроекономічних закономірностей соціально-економічних трансформацій проведено порівняльний аналіз 28 досліджуваних країн (країн-членів ЄС та країн-кандидатів на вступ до ЄС) за три періоди (2011, 2016 і 2021 роки). Це дало змогу встановити як висхідні, так і низхідні тренди в окремих соціально-економічних сферах. Побудована кластерна модель (метод Ворда) дозволила виокремити п’ять груп країн за рівнем соціально-економічних трансформацій: кластер 1 (країни з розвиненими економіками та високим соціальним захистом); кластер 2 (країни з високорозвиненими соціальними системами та інноваціями); кластер 3 (країни з викликами економічного розвитку); кластер 4 (країни з активними економічними реформами); кластер 5 (країни з перехідною економікою та високою довірою до влади). Україна належить до п’ятого кластеру як держава, що активно впроваджує реформи та має потенціал для посилення соціально-економічного розвитку. Емпіричні результати конфірмативного факторного аналізу підтвердили домінуючу роль компонента «Освіта» у ланцюзі «освіта – міграція – ринок праці». Встановлено, що в ланцюзі наявні: сильний прямий зв’язок вищої освіти з міграційними процесами, помірний вплив освіти на ринок праці та опосередкований ефект поліпшення ситуації на ринку праці на зниження міграції. На основі адаптованої гравітаційної моделі виявлено чинники, що позитивно впливають на міграцію (стабільність фінансово-виробничої сфери, науково-технологічний прогрес і поліпшення соціальних умов), а також чинники, що впливають негативно (несприятлива демографічна ситуація та значна відстань між країнами). Здобуті результати слугують підґрунтям для моделювання міграційних процесів та формування ефективної соціально-економічної політики.
Застосування адаптованої матриці Менделоу та стандартів взаємодії зі стейкголдерами забезпечує цілісне бачення структури інтересів учасників, їхніх взаємозв’язків і відкриває можливості для формування стратегічно узгоджених напрямів співпраці в системі «освіта – ринок праці». Цей підхід слугує основою для оптимізації координації взаємодії учасників освітнього процесу та ринку праці в умовах соціально-економічних трансформацій.
Емпіричне оцінювання взаємозв’язків між стейкголдерами у сфері вищої освіти та ринку праці для запобігання трудовій еміграції, за допомогою використання моделі мережі цінності стейкхолдерів (Stakeholder Value Network, SVN) із використанням моделі Hub-and-Spoke та матриці структурних залежностей (Design Structure Matrix, DSM), дозволило здійснити комплексну ідентифікацію та ранжування ключових потоків цінностей між стейкголдерами освітньої системи. До найбільш впливових потоків цінностей віднесено: освітній контент, фінансування, людські ресурси та репутаційні зв’язки.
Проведений бенчмарк-аналіз на основі вивчення досвіду країн, що пережили збройні конфлікти або війни та стикалися з викликами у відновленні соціально-економічного розвитку, дозволив визначити ефективні підходи до формування програм освітньої рееміграції та трудової реінтеграції: залучення діаспори до економічного розвитку, фінансова підтримка повернення, розвиток програм перекваліфікації та відновлення інфраструктури. Це свідчить про універсальність таких підходів у подоланні наслідків військових конфліктів і міграційних криз та може бути корисним для формування стратегічних орієнтирів повоєнного відновлення України.
Registration Date
2026-05-04
popup.nrat_date
2026-05-04 / 2026-07-02
