Межрегиональная мобильность учащихся: тенденции и данные по Казахстану

Цель исследования – изучить межрегиональную мобильность учащихся в Казахстане, исследуя потоки к двум основным метрополитенским центрам Астане и Алматы.

Методология – на основе административных данных Национальной образовательной базы данных (НОБД), охватывающих полный контингент учащихся общеобразовательных школ с 2019 по 2025 год, авторы построили лонгитюдную панель из приблизительно 20 миллионов учеников-лет наблюдений за шесть переходных периодов и оценили линейные вероятностные модели с фиксированными эффектами области и года.

Оригинальность / ценность исследования – это первый анализ межрегиональной мобильности учащихся на индивидуальном уровне в Казахстане; результаты имеют значение для планирования мощностей в принимающих регионах и стратегий удержания кадров в отдающих регионах.

Результаты исследования – мобильность учащихся социально стратифицирована учащиеся частных, селективных школ и те, кто не получает адресной социальной помощи, значительно чаще переезжают, при этом обучение в частной школе более чем вдвое увеличивает базовую вероятность мобильности. Направления различаются: учащиеся с русским языком обучения реже переезжают в Астану, но чаще в Алматы, что отражает различные языковые профили двух городов. Модели школьного уровня подтверждают, что мобильность сконцентрирована в определённых типах учреждений, при этом значения R-квадрат достигают 0,31–0,39 по сравнению с менее чем 0,01 на индивидуальном уровне. Анализ чистых потоков показывает, что Астана приняла более 52 000 учащихся за период исследования, при этом ежегодный приток утроился с 2020 по 2025 год.

1. Mitra C., Sengupta I., Choudhury P. K. An analysis of school shifting patterns in India: What do recent data tell us? // Journal of Social and Economic Development. 2022. DOI: 10.1007/s40847-022-00192-2.

2. Liang Z., Yue Z., Li Y., Li Q., Zhou A. Choices or constraints: Education of migrant children in urban China // Population Research and Policy Review. 2020. Vol. 39, № 4. P. 671–690. DOI: 10.1007/s11113-019-09564-9.

3. Friedman E. Just-in-time urbanization? Managing migration, citizenship, and schooling in the Chinese city // Critical Sociology. 2018. Vol. 44, № 3. P. 503–518. DOI: 10.1177/0896920517695867.

4. Cao X., Ji S., Liu X. Educational inequity and skill formation differences experienced by floating rural students in the process of urbanization: A case study from a school perspective // Education Sciences. 2023. Vol. 13, № 2. Art. 131. DOI: 10.3390/educsci13020131.

5. Zheng X., Zhang Y., Jiang W. Internal migration and depression among junior high school students in China: A comparison between migrant and left-behind children // Frontiers in Psychology. 2022. Vol. 13. Art. 811617. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.811617.

6. Welsh R. O. School hopscotch: A comprehensive review of K–12 student mobility in the United States // Review of Educational Research. 2017. Vol. 87, № 3. P. 475–511. DOI: 10.3102/0034654316672068.

7. Terada T., Jabbari J., Chun Y., Hall R., Greenstein E., Powers M. K., Chy S. Who transfers and where do they go? Identifying risk factors across student, school, and neighborhood characteristics. EdWorking Paper № 25-1154. 2025. DOI: 10.26300/bbbj-5x84.

8. Berker A. The impact of internal migration on educational outcomes: Evidence from Turkey // Economics of Education Review. 2009. Vol. 28, № 6. P. 739–749. DOI: 10.1016/j.econedurev.2009.03.003.

9. Akar H., Sen D. Impact of internal population movements on the schooling process in Turkey: Supervisors' views // Education Policy Analysis Archives. 2017. Vol. 25, № 13. DOI: 10.14507/epaa.25.2693.

10. Akar H. Challenges for schools in communities with internal migration flows: Evidence from Turkey // International Journal of Educational Development. 2010. Vol. 30, № 3. P. 263–276. DOI: 10.1016/j.ijedudev.2009.11.003.

11. Kamninga T. M. Spillover effects of education on internal migration in Malawi // Migration and Development. 2020. Vol. 9, № 1. P. 1–15. DOI: 10.1080/21632324.2019.1601831.

12. Ferrone L., Giannelli G. C. Internal migration, children's schooling and gender gaps in education // Applied Economics. 2023. Vol. 55, № 16. P. 1807–1829. DOI: 10.1080/00036846.2022.2099801.

13. Hoang T. X., Le N. V. T., Nguyen T. C. Impact of internal migration on the economic well-being of local workers and school dropouts among children in Vietnam // International Journal of Social Welfare. 2023. Vol. 32, № 4. P. 506–520. DOI: 10.1111/ijsw.12566.

14. Pandit S., Adhikari R. Effect of internal migration of families on the educational achievement of their children // Asian Journal of Population Sciences. 2024. Vol. 3, № 1. P. 83–97. DOI: 10.3126/ajps.v3i1.61835.

15. Bernt M. Migration and strategic urban planning: The case of Leipzig // disP The Planning Review. 2019. Vol. 55, № 3. P. 56–66. DOI: 10.1080/02513625.2019.1671002.

16. Thorez J. The post-soviet space between north and south: Discontinuities, disparities and migrations // Development in Central Asia and the Caucasus / ed. by S. Hohmann et al. London ; New York : I.B. Tauris, 2014. P. 215–241.

17. Mkrtchyan N. V., Gilmanov R. I. Large Russian cities and their suburbs as centers of attraction for internal migrants // Regional Research of Russia. 2024. Vol. 14, № 1. P. 14–24. DOI: 10.1134/S2079970523600324.

18. Kashnitsky I., Mkrtchyan N., Leshukov O. Interregional youth migration in Russia: A comprehensive analysis of demographic statistical data // Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow. 2016. № 3. P. 169–203. DOI: 10.17323/1814-9545-2016-3-169-203.

19. Jussibaliyeva A. K., Orynbet P., Parmanova R. S., Rysmakhanova G. Zh., Bermukhamedova G. B. The impact of internal migration on the economic development of Kazakhstan's regions // Eurasian Journal of Economic and Business Studies. 2025. Vol. 69, № 1. P. 144–157. DOI: 10.47703/ejebs.v69i1.487.

20. Angrist J. D., Pischke J.-S. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton : Princeton University Press, 2009. 392 p.

21. Wooldridge J. M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. 2nd ed. Cambridge, MA : MIT Press, 2010. 1096 p.