Исследование НИУ ВШЭ: молодые россияне едут в крупные города за высшим образованием
За период с 2011 по 2021 год число переездов 18-летних россиян составило 1,2 млн человек. Из них 78% отправились в 160 крупных городов, что с большой долей вероятности связано с желанием получить высшее образование. Лидеры по формированию вузовских зон притяжения: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Ростов-на-Дону, Краснодар, Новосибирск.
Собственные зоны притяжения имеют 113 из 160 крупнейших университетских центров России. Именно эти города становятся главным направлением для переезда выпускников школ из муниципалитетов первого уровня. Об этом говорится в исследовании «Зоны притяжения вузовских центров России» Лилии Карачуриной, заместителя директора Института демографии имени А.Г. Вишневского НИУ ВШЭ.
Лидерами по формированию зон миграционного притяжения выступают крупнейшие города страны — Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Ростов-на-Дону, Краснодар, Новосибирск. Именно они имеют хотя бы один муниципалитет первого уровня, для которого данные города являются приоритетным, то есть первым выбором при переезде для поступления.
Лилия Карачурина
«Мы совместили данные о суммарном количестве бюджетных мест в 160 крупнейших университетских центрах и переездах 18-летней молодежи со всей страны. Возраст окончания школьного обучения повсеместно в мире отличается наибольшей мобильностью, и Россия не является исключением. За период с 2011 по 2021 год число переездов 18-летних составило 1,2 млн человек. Из них 78% отправились именно в 160 выделенных городов, что с большой долей вероятности связано с желанием получить высшее образование», — говорит Лилия Карачурина.
При этом размер города не всегда определяет его привлекательность. Например, Томск значительно опережает позиции, которые должен занимать исходя из своей численности, а Сочи не формирует выраженной зоны студенческого тяготения.
Среди абитуриентов, меняющих регион ради учебы, выделяются две категории: те, кто переезжает из-за невозможности получить любое высшее образование в родном селе или городе по причине отсутствия там университетов, и те, кто целенаправленно едет за строго определенной специальностью, выбирая желаемые вузы и программы в других регионах.
Изучение зон притяжения в вузах является частью исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России», которое выполняют в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при сотрудничестве с коллегами из МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН. Результаты работы были представлены Лилией Карачуриной 9 июня на международной научной конференции МАРС «Социально-экономическое развитие и этнокультурное многообразие российских регионов» в Саранске.
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.