Образовательная составляющая человеческого капитала: пространственная дифференциация регионов России и прогнозный сценарий (кейс Удмуртской Республики)
Автор: Вавилова Д.Д., Бархатова Е.В.
Журнал: Проблемы развития территории @pdt-vscc-ac
Рубрика: Качество жизни и человеческий потенциал территорий
Статья в выпуске: 2 т.30, 2026 года.
Бесплатный доступ
Образовательная составляющая человеческого капитала выступает ключевым фактором устойчивого регионального развития. Однако разработка региональной политики в области образования и прогнозирование его территориального потенциала затрудняются выраженной пространственной неоднородностью и отсутствием учета структурных особенностей образовательной составляющей человеческого капитала субъектов Российской Федерации. Отсутствие методического инструментария, позволяющего классифицировать регионы по структуре образовательной составляющей человеческого капитала и прогнозировать развитие его типов, определяет цель исследования, которая заключается в выявлении устойчивых кластеров регионов по соответствующим показателям для типизации имеющихся структурных проблем и построения среднесрочного прогноза динамики рассматриваемых показателей для типичного представителя одного из кластеров. Научная новизна работы состоит в применении методов кластеризации для типологизации регионов по образовательной составляющей человеческого капитала и прогнозного моделирования развития типичного представителя кластера. Кластеризация проведена с помощью двух методов: k-средних и иерархического (метод Уорда) с последующей проверкой согласованности результатов с использованием скорректированного индекса Рэнда (ARI). В ходе кластерного анализа выявлено пять гомогенных групп субъектов Российской Федерации с разной структурой образовательной составляющей человеческого капитала: образовательные центры страны, регионы с преобладанием высшего, среднего профессионального и общего образования, а также регионы с дефицитом профессионального образования. Для типичного представителя третьего кластера (Удмуртская Республика) построены прогнозы шести показателей до 2030 года с высокой точностью (средняя относительная ошибка ≤ 5,3%). Установлено, что в регионе ожидается усиление специализации подготовки кадров среднего звена (рост доли обучающихся в организациях среднего профессионального образования до 38,9‰). Для дальнейших исследований предлагается включить показатели, характеризующие результативность образовательных систем в рамках выделенных кластеров, и провести анализ межкластерной динамики образовательной составляющей человеческого капитала с целью формирования дифференцированных рекомендаций для региональной образовательной политики.
Человеческий капитал, образовательная составляющая, кластеризация регионов, прогнозирование, авторегрессионные модели, Удмуртская Республика
Короткий адрес: https://sciup.org/147253603
IDR: 147253603 | УДК: 332.144 | DOI: 10.15838/ptd.2026.2.142.6
Educational component of human capital: Spatial differentiation of Russian regions and the forecast scenario (case study of the Republic of Udmurtia)
The educational component of human capital is a key factor in sustainable regional development. However, the development of regional education policy and forecasting of its territorial potential are hampered by pronounced spatial heterogeneity and lack of consideration of the structural features of the educational component of the human capital of the constituent entities of the Russian Federation. The lack of methodological tools that make it possible to classify regions according to the structure of the educational component of human capital and predict the development of its types determines the aim of the study, which is to identify stable clusters of regions according to appropriate indicators to typify existing structural problems and build a medium-term forecast of the dynamics of the indicators under consideration for a typical representative of one of the clusters. The scientific novelty of the work consists in the application of clustering methods to typologize regions according to the educational component of human capital and predictive modeling of the development of a typical representative of a cluster. Clustering was performed using two methods: k-means and hierarchical (Ward's method), followed by checking the consistency of the results using the adjusted Rand index (ARI). The cluster analysis revealed five homogeneous groups of subjects of the Russian Federation with different structures of the educational component of human capital: the country's educational centers, regions with a predominance of higher, secondary vocational and general education, as well as regions with a shortage of vocational education. For a typical representative of the third cluster (Republic of Udmurtia), forecasts of six indicators up to 2030 have been made with high accuracy (the average relative error is ≤ 5.3%). We have been established that the region is expected to increase the specialization of mid-level personnel training (an increase in the proportion of students in secondary vocational education institutions to 38.9%). For further research, it is proposed to include indicators characterizing the effectiveness of educational systems within the selected clusters, and to analyze the inter-cluster dynamics of the educational component of human capital to form differentiated recommendations for regional educational policy.
