Methodology for the Formation of a Balanced Set of Sustainable Indicators for Assessing Regional Vocational Education

Authors

  • V. Yu. Grigorev Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration Автор

DOI:

https://doi.org/10.22394/1726-1139-2023-6-90-104

Keywords:

indicators of the state of the vocational education system, assessment model, cluster analysis, Principal Component analysis, regression analysis, influence factors

Abstract

To assess the state of the regional vocational education system, the authors developed an open five-level assessment model, on the basis of which a set of studies was performed, including cluster and factor analysis. Based on the use of the main components method, a methodology for reducing the dimension of an array of indicators for subsequent clustering of regions is proposed.For the first time, the joint use of regression analysis and the method of main components for obtaining a stable set of indicators for assessing the regional vocational education system was proposed and tested.A relationship was found between the stability of the assessment model of the vocational education system and the directions of action of indicators, both within one indicator group and in different indicator groups.

Agencies

Статья подготовлена в рамках выполнения НИР госзадания РАНХиГС 11.3-2023-1 «Анализ организационно-экономических механизмов повышения эффективности развития региональных систем СПО».

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

  • V. Yu. Grigorev, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

    Valery Yu. Grigorev, Leading researcher of Institute for Applied Economic Research, PhD in Technical Sciences, Associate Professor, Laureate of the President of the Russian Federation Award in the Field of Education

    Moscow

References

Айвазян С. А., Афанасьев М. Ю., Кудров А. В. Индикаторы основных направлений социально-экономического развития и их агрегаты в пространстве характеристик региональной дифференциации // Прикладная эконометрика. 2019. Т. 54. С. 51–69. DOI: 10.24411/1993-7601-2019-10003.

Алашеев С. Ю., Кутейницына Т. Г., Посталюк Н. Ю., Прудникова В. А. Управленческая фокусировка региональной системы профессионального образования на потребности социально-экономического развития // Образование и наука. 2021. № 10. С. 44–77. DOI: 10.17853/1994-5639-2021-10-44-77

Гавриленко Ю. Е. Методы устойчивой кластеризации регионов России по занятости населения // Федерализм. 2022. Т. 27. № 3 (107). С. 160–177. DOI: 10.21686/2073-1051-2022-3-160-177

Гичиев Н. С. Кластерный анализ в экономике: теоретический аспект // Региональные проблемы преобразования экономики. 2020. № 8 (118). C. 176–186.

Голова И. М., Суховей А. Ф. Дифференциация стратегий инновационного развития с учетом специфики российских регионов // Экономика региона. 2019. Т. 15, вып. 4. С. 1294– 1308. DOI: 10.17059/2019-4-25

Гордополов Ю. В., Лукашевич Н. С. Кластеризация регионов по уровню социально-экономического развития на основе самоорганизующихся карт Кохонена // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2010. Вып. 3. С. 27–33.

Григорьев В. Ю. Оценка и анализ образования: что оцениваем? // Управленческое консультирование. 2019. № 11. С. 145–154. DOI: 10.22394/1726-1139-2019-11-145-154.

Григорьев В. Ю. Подходы к оценке состояния системы регионального профобразования // Управленческое консультирование. 2022. № 10. С. 84–98. DOI: 10.22394/1726-1139-2022-10-84-98.

Кетова К. В., Касаткина Е. В., Вавилова Д. Д. Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития с использованием методов машинного обучения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2021. Т. 14. № 6. С. 70–85. DOI: 10.15838/esc.2021.6.78.4.

Костина С. Н., Трынов А. В. Кластерный анализ динамики рождаемости четвертых и последующих детей в регионах Российской Федерации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2021. Т. 14. № 3. С. 232–245.

Кузнецов В. Н. Применение кластерного анализа для оценки транспортной системы регионов РФ // Университетская наука. 2020. № 1 (9). С. 71–73.

Орлов Д. А., Постников Е. А. Кластеризация региональных рынков труда с учетом оценок NAIRU // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. «Экономика и менеджмент». 2021. Т. 15. № 3. С. 34–44.

Протасов Ю. М., Юров В. М. Кластеризация регионов РФ по уровню их социальноэкономического развития // Вестник Московского государственного областного университета. Сер.: Экономика. 2022. № 2. С. 95–103. DOI: 10.18384/2310-6646-2022-2-95-103.

Сирая Г. С. Ключевые аспекты развития системы среднего профессионального образования региона (на примере Ростовской области) // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. 2021. № 3. С. 109–122. DOI: 10.17308/econ.2021.3/3625

Шубат О. М., Караева А.П. Кластерный анализ в исследовании социально-экономических процессов: опыт критического // Проблемы моделирования социальных процессов: Россия и страны АТР: материалы Второй всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Владивосток, 2016. С. 325–328.

Omuya E. O., Okeyo G. O., Kimwele M. W. Feature selection for classification using principal component analysis and information gain. Expert Systems with Applications, 2021, vol. 174, 114765. DOI: 10.1016/j.eswa.2021.114765

Downloads

Published

2023-11-15

Issue

No. 6 (2023)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2023 Grigorev V.Y.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

How to Cite

Grigorev V.Y. Methodology for the Formation of a Balanced Set of Sustainable Indicators for Assessing Regional Vocational Education // Administrative Consulting. 2023. no. 6. P. 90–104. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2023-6-90-104

Коды статьи

  • EDN ISFYPS
  • Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)