«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Прогнозирование динамики развития российского регионального образования

Купить электронную версию статьи

Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
т. 14, вып. 12, декабрь 2018

Получена: 21.06.2018

Получена в доработанном виде: 25.07.2018

Одобрена: 19.08.2018

Доступна онлайн: 14.12.2018

Рубрика: СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА И ОБРАЗОВАНИЕ

Коды JEL: I28, O15, O18, R13, R58

Страницы: 2317–2339

https://doi.org/10.24891/ni.14.12.2317

Смирнов В.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
v2v3s4@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-6198-3157
SPIN-код: 3120-4077

Мулендеева А.В. старший преподаватель кафедры физической географии и геоморфологии, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
alena-mulendeeva@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 9404-7292

Предмет. Динамика развития российского регионального образования.
Тема. Статистический и кластерный анализ динамики развития российского регионального образования на перспективу.
Цели. Выявление российских регионов с высокими и низкими показателями развития образования.
Методология. Исследование основано на системном подходе с применением статистического и кластерного анализа.
Результаты. Выявлены высокий уровень охвата детей дошкольным образованием с дальнейшим получением общего среднего и высшего образования и снижение темпов прироста подготовки квалифицированных рабочих и служащих в высокодотационных регионах. Высокие значения темпов прироста выпуска обучающихся с аттестатом среднего общего образования в самодостаточных регионах положительно коррелируют с избытком учителей соответствующего уровня. При этом самодостаточные регионы заинтересованы в подготовке квалифицированных рабочих и служащих. Прогнозируется активный рост преподавательского потенциала в регионах Севера, Дальнего Востока и Сибири, нацеленный на подготовку по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры.
Область применения. Результаты исследования целесообразно использовать при формировании и реализации стратегии развития российского регионального образования.
Выводы. В результате статистического и кластерного анализа показан в перспективе процесс перераспределения российского регионального образования. В прогнозе приоритетом для самодостаточных регионов становится подготовка квалифицированных рабочих и служащих, а высокодотационных – высшее образование. Следовательно, высокодотационные регионы в будущем получат обострение напряженности на рынке труда, вызванной нарастающим дефицитом квалифицированных рабочих и служащих, а самодостаточные – смогут его компенсировать. Регионы Севера, Дальнего Востока и Сибири, привлекая трудовые ресурсы за счет предоставления бесплатного высшего образования, обрекают себя на дефицит квалифицированных рабочих.

Ключевые слова: бакалавриат, дошкольное образование, магистратура, общее основное образование, общее среднее образование

Список литературы:

  1. Глазьев С.Ю., Степин В.С., Ивахненко Е.Н. и др. Фундаментальное академическое исследование потенциала науки в развитии современного мира, России и Евразийской интеграционной группировки (о монографии «Наука, общество, государство: история взаимодействия, баланс интересов, взаимная ответственность, современные императивы» Национального института развития отделения общественных наук РАН) // Российский экономический журнал. 2017. № 3. С. 69–80.
  2. Ивантер В.В., Белоусов Д.Р., Блохин А.А. и др. Структурно-инвестиционная политика в целях модернизации экономики России // Проблемы прогнозирования. 2017. № 4. С. 3–16.
  3. Glaisher J.L. On the Solution of the Equations in the Method of Least Squares // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 1874. Vol. 34. Iss. 7. P. 311–335. URL: Link
  4. Sheppard W.F. Fitting of Polynomial by Method of Least Squares (Solution in Terms of Differences or Sums) // Proceedings of the London Mathematical Society. 1914. Vol. s2-13. Iss. 1. P. 97–108. URL: Link
  5. Khabaza I.M. An Iterative Least-Square Method Suitable for Solving Large Sparse Matrices // The Computer Journal. 1963. Vol. 6. Iss. 2. P. 202–206. URL: Link
  6. Крупкин А.В., Городнова Н.В. Факторный анализ системы управления проектами концепции Smart City // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2018. Т. 14. Вып. 3. С. 396–410. URL: Link
  7. Маковеев В.Н. Факторный анализ и оценка развития инновационной деятельности в обрабатывающей промышленности // Региональная экономика: теория и практика. 2016. Т. 14. Вып. 12. С. 143–153. URL: Link
  8. Brookins O.T. Factor Analysis and Gross National Product: A Comment // The Quarterly Journal of Economics. 1970. Vol. 84. Iss. 4. P. 648–650. URL: Link
  9. Papanek G.F. Factor Analysis and Growth: An Empirical Test // The Quarterly Journal of Economics. 1971. Vol. 85. Iss. 3. P. 508–512. URL: Link
  10. Hiorns R.W. Modern Factor Analysis // The Computer Journal. 1968. Vol. 11. Iss. 2. P. 219. URL: Link
  11. Пожидаева Е.С. Экономико-статистический анализ уровня потребления основных продуктов питания в условиях ограничений внешней торговли // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 1. С. 116–127. URL: Link
  12. Дзобелова В.Б., Олисаева А.В. Статистический анализ инновационного развития регионов СКФО // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Т. 15. Вып. 2. С. 355–363. URL: Link
  13. Антоненко В.В., Караулова Н.М. Статистический анализ «поперечных» эффектов зависимости дохода от уровня образования // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 3. С. 472–487. URL: Link
  14. Белинский А.В. Экономико-статистический анализ газораспределительного комплекса России // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. Вып. 4. С. 384–402. URL: Link
  15. Попова Г.Л. Депопуляция жителей сельской местности Тамбовской области: статистический анализ тенденций // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Т. 15. Вып. 8. С. 1565–1579. URL: Link
  16. Sorens Ja. The Politics and Economics of Official Ethnic Discrimination: A Global Statistical Analysis, 1950–2003 // International Studies Quarterly. 2010. Vol. 54. Iss. 2. P. 535–560. URL: Link
  17. Burt O.R., Finley R.M. Statistical Analysis of Identities in Random Variables // American Journal of Agricultural Economics. 1968. Vol. 50. Iss. 3. P. 734–744. URL: Link
  18. Simpson K. A Statistical Analysis of the Relation Between Cost and Price // The Quarterly Journal of Economics. 1921. Vol. 35. Iss. 2. P. 264–287. URL: Link
  19. Waite W.C. Methods of Statistical Analysis in the Social Sciences. By George R. Davies and Walter F. Crowder. New York: John Wiley and Sons, Inc., 1933. P. ix–355 // American Journal of Agricultural Economics. 1933. Vol. 15. Iss. 4. P. 745. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 15, вып. 5, май 2019

Другие номера журнала