Научный журнал ВолНЦ РАН (печатное издание)
01.04.202604.2026с 01.01.2026
Просмотры
Посетители
* - в среднем в день за текущий месяц
RuEn

рубрика "Качество жизни и человеческий потенциал территорий"

Образовательная составляющая человеческого капитала: пространственная дифференциация регионов России и прогнозный сценарий (кейс Удмуртской Республики)

Вавилова Д.Д., Бархатова Е.В.

Том 30, №2, 2026

Вавилова Д.Д., Бархатова Е.В. (2026). Образовательная составляющая человеческого капитала: пространственная дифференциация регионов России и прогнозный сценарий (кейс Удмуртской Республики) // Проблемы развития территории. Т. 30. № 2. С. 85–102. DOI: 10.15838/ptd.2026.2.142.6

DOI: 10.15838/ptd.2026.2.142.6

Аннотация   |   Авторы   |   Список литературы
  1. Баранова Н.М. (2022). Эконометрическое моделирование некоторых экономических показателей, характеризующих развитие человеческого капитала России в современных экономических условиях // Экономический анализ: теория и практика. Т. 21. № 6 (525). С. 1069–1089. DOI: 10.24891/ni.15.10.1802
  2. Вавилова Д.Д. (2023). Информационно-аналитическая система анализа региональных социально-экономических процессов на основе комплексного использования динамических моделей различных типов // Прикладная информатика. Т. 18. № 4 (106). С. 97–110. DOI: 10.37791/2687-0649-2023-18-4-97-110
  3. Ворокова Н.Х., Сенникова А.Е. (2021). Информационная диагностика социальных объектов и процессов с помощью методов описательной статистики // Вестник Алтайской академии экономики и права. № 11–2. С. 161–164. DOI: 10.17513/vaael.1930
  4. Доброхлеб В.Г., Кондакова Н.А. (2022). Типологизация и социально-экономические аспекты формирования демографического старения населения регионов России // Проблемы развития территории. Т. 26. № 4. С. 98–110. DOI: 10.15838/ptd.2022.4.120.7
  5. Дубравская Э.И. (2020). Классификации регионов России с учетом структуры неформальной занятости и уровня социально-экономического развития // Статистика и экономика. Т. 17. № 6. С. 31–43. DOI: 10.21686/2500-3925-2020-6-31-43
  6. Кетова К.В., Касаткина Е.В., Вавилова Д.Д. (2021). Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития с использованием методов машинного обучения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 14. № 6. С. 70–85. DOI: 10.15838/esc.2021.6.78.4
  7. Китова О.В., Дьяконова Л.П., Китов В.А., Савинова В.М. (2020). Применение нейронных сетей для прогнозирования социально-экономических временных рядов // Russian Economic Bulletin. Т. 3. № 5. С. 188–201.
  8. Леонидова Г.В., Басова Е.А., Рассадина М.Н. (2022). Кластерный анализ доходного неравенства населения российских регионов // Проблемы развития территории. Т. 26. № 6. С. 94–114. DOI: 10.15838/ptd.2022.6.122.6
  9. Леонидова Г.В., Головчин М.А. (2019). Национальный проект «Образование» и возможность его влияния на развитие человеческого капитала // Проблемы развития территории. T. 102. № 4. С. 7–25. DOI: 10.15838/ptd.2019.4.102.1
  10. Мазелис Л.С., Лавренюк К.И., Емцева Е.Д. и др. (2020). Разработка экономико-математических методов и моделей развития регионального человеческого капитала. Владивосток: Владивостокский государственный университет экономики и сервиса. 152 с.
  11. Напсо М.Д. (2022). Образование как условие формирования человеческого капитала // Власть истории – История власти. Т. 8. № 6 (40). С. 59–65.
  12. Стружко Н.М., Андронова В.В., Тазиева И.А. (2018). Анализ качества алгоритмов кластеризации // Аллея науки. Т. 1. № 7 (23). С. 895–904.
  13. Фролов А.А., Холина В.Н., Горбунов В.С. (2025). Человеческий капитал и институты его развития в условиях технологической трансформации: опыт России и стран ЕАЭС // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 18. № 2. С. 141–162. DOI: 10.15838/esc.2025.2.98.8
  14. Шамрай-Курбатова Л.В., Леденева М.В. (2021). Кластерный анализ субъектов РФ по уровню инновационной активности // Бизнес. Образование. Право. № 1 (54). С. 88–97. DOI: 10.25683/VOLBI.2021.54.174
  15. Da Silva J.F.P., Soares A.P.A. (2025). Exploratory analysis regarding educational indicators, financial resources, and socioeconomic conditions of Pernambuco: A cluster analysis. Socioeconomic Analytics, 3(1), 189–206. DOI: 10.29327/2565368.3.1-10
  16. Danova M., Sira E. (2023). Educational and innovative elements of human capital and their impact on economic growth. Ekonomika Regiona=Economy of Regions, 19(1), 111–121. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-1-9
  17. Jagódka M. (2025). Typification of Polish regions based on human capital and innovativeness: a cluster analysis approach. Transforming Government: People, Process and Policy, 19(3), 614–637. DOI: 10.1108/TG-02-2025-0050
  18. Korir E.K. (2024). Comparative clustering and visualization of socioeconomic and health indicators: A case of Kenya. Socio-Economic Planning Sciences, 95. DOI: 10.1016/j.seps.2024.101961
  19. Lutz W., Butz W.P., KC S. (Eds). (2014). World Population and Human Capital in the Twenty-First Century: Executive Summary. Laxenburg: International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA). Available at: https://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/11189/1/XO-14-031.pdf
  20. Mouronte-López M.L., Savall C.J. (2024). Exploring socioeconomic similarity-inequality: A regional perspective. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1–16. DOI: 10.1057/s41599-024-02730-1
  21. Murgante B., Annunziata A., Tonini M. (2025). Developing a taxonomy framework for assessing human capital provision: A case study of Southern Italian municipalities. Applied Geography, 179, 103640. DOI: 10.1016/j.apgeog.2025.103640
  22. Sinu E., Kleden M.A., Atti A. (2024). Application of ARIMA model for forecasting national economic growth: A focus on gross domestic product data. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 18(2), 1261–1271. DOI: 10.30598/barekengvol18iss2pp1261-1272
  23. Supaeva G.T., Kadyrova M.K., Adiletkyz M. (2024). Education as a factor of economic growth and formation of human capital. Actual Issues of the Modern Economy, 4, 597–602. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=67950429
  24. Tang P.Y., Yang C.Y., Lu C.C., Lin T.Y., Chiu Y.H. (2025). OECD national educational expenditure on human resources and educational efficiency. Bulletin of Economic Research, 77(4), 521–534. DOI: 10.1111/boer.12502
  25. Yan Y. (2024). Research on UK unemployment rate forecast based on ARIMA model. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 123(1), 26–35. DOI: 10.54254/2754-1169/123/2024MUR0136
  26. Zou X. (2024). U.S. unemployment rate prediction using time series model. Theoretical and Natural Science, 30(1), 255–262. DOI: 10.54254/2753-8818/30/20241129

Полная версия статьи