«Региональная экономика: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Региональная кластеризация российского высшего образования

Купить электронную версию статьи

т. 17, вып. 2, февраль 2019

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 05.07.2018

Получена в доработанном виде: 03.08.2018

Одобрена: 14.09.2018

Доступна онлайн: 15.02.2019

Рубрика: СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА

Коды JEL: I23, I24, I25, J62, R11

Страницы: 266–282

https://doi.org/10.24891/re.17.2.266

Смирнов В.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики факультета управления и социальных технологий, Чувашский государственный университет имени 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 историко-географического факультета, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
alena-mulendeeva@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 9404-7292

Предмет. Кластеры российского регионального высшего образования.
Цели. Выявить кластеры российской системы регионального высшего образования.
Методология. Исследование основано на системном подходе с применением кластерного анализа.
Результаты. Выявлена устойчивая позиция крупных структур на рынке образовательных услуг, расширяющих свое влияние на российские регионы посредством филиалов. Вектор развития филиальной сети определяется высокодоходным статусом региона, собственным потенциалом, федеральными трансфертами. При этом высокодоходные регионы с высокой численностью абитуриентов заинтересованы в сохранении региональных высших учебных заведений.
Выводы. Перспективы региональной кластеризации российского высшего образования связаны с перераспределением образовательных услуг в пользу крупных высших учебных заведений посредством развития широкой филиальной сети. Высокодоходные регионы с малой численностью абитуриентов не заинтересованы в развитии своего потенциала образовательных услуг и склонны к поддержке кластеризации. Высокодоходные регионы с высокой численностью абитуриентов, а также большинство дотационных доминируют на своих рынках образовательных услуг.

Ключевые слова: Болонская система, высшее образование, кластерный анализ, российские регионы, темпы прироста

Список литературы:

  1. Савзиханова С.Э., Эминова Н.Э. Проблемы интеграции российской системы образования в мировое образовательное пространство // Экономический анализ: теория и практика. 2010. Т. 9. Вып. 42. С. 30–33. URL: Link
  2. Плаксунова Т.А. Качество российского образования в свете положений Болонской конвенции // Экономический анализ: теория и практика. 2011. Т. 10. Вып. 25. С. 58–64. URL: Link
  3. Медведева Е.И., Слабонь Е.В. Человеческий потенциал в современной системе образования и его реализация в инновационной экономике // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. Т. 8. Вып. 30. С. 9–13. URL: Link
  4. Bajo J., De Paz J.F., Rodríguez S., González A. A New Clustering Algorithm Applying a Hierarchical Method Neural Network. Logic Journal of the IGPL, 2011, vol. 19, iss. 2, pp. 304–314. URL: Link
  5. Fraley C., Raftery A.E. How Many Clusters? Which Clustering Method? Answers Via Model-Based Cluster Analysis. The Computer Journal, 1998, vol. 41, iss. 8, pp. 578–588. URL: Link
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. Белинский А.В. Экономико-статистический анализ газораспределительного комплекса России // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. Вып. 4. С. 384–402. URL: Link
  10. 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
  11. Sorens J. The Politics and Economics of Official Ethnic Discrimination: A Global Statistical Analysis, 1950–2003. International Studies Quarterly, 2010, vol. 54, iss. 2, pp. 535–560. URL: Link
  12. Burt O.R., Finley R.M. Statistical Analysis of Identities in Random Variables. American Journal of Agricultural Economics, 1968, vol. 50, iss. 3, pp. 734–744. URL: Link
  13. Simpson K. A Statistical Analysis of the Relation between Cost and Price. The Quarterly Journal of Economics, 1921, vol. 35, iss. 2, pp. 264–287. URL: Link
  14. Мазелис Л.С., Лавренюк К.И. Количественная модель оценки регионального человеческого капитала // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2017. Т. 6. № 4. С. 167–170. URL: Link
  15. Ковалева Т.А., Сафонова М.А., Соколов М.М. Что определяет стоимость обучения в российских вузах? // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21. № 1. С. 63–79. URL: Link
  16. Ткаченко Ю.А., Вяткина Е.О. Внутренний контроль образовательного процесса в филиалах строительного вуза // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2017. Т. 2. № 4. С. 213–217. URL: Link
  17. Балкизова Х.Ю. Российские вузы на рынке образовательных услуг // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2017. № 9. С. 114–118. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 18, вып. 2, февраль 2020

Другие номера журнала