29-45

УДК 338.2
DOI: https://doi.org/10.25686/2306-2800.2021.1.29

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ КОНЦЕПТЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ

Н. А. Симченко, Н. Ю. Анисимова
Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского,
Российская Федерация, 295015, Симферополь, ул. Севастопольская, 21/4
E-mail: anisimova.99@mail.ru

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена исследованию проблем формирования системы подготовки кадров регионального уровня. С целью разработки направлений трансформации системы подготовки кадров на региональном уровне был выбран метод анализа иерархий (МАИ), эмпирической базой исследования выступили экспертные оценки современного состояния системы подготовки кадров Республики Крым. На основании матриц парных сравнений была установлена острота идентифицированных проблем, а также приоритетные направления изменений активности стейкхолдеров системы подготовки кадров Республики Крым. Теоретическая и практическая значимость исследования заключается в выделении конкретных направлений трансформации системы подготовки кадров в Республике Крым, направленных на повышение эффективности её устойчивого развития.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

подготовка кадров; система образования; методология; анализ иерархий; трансформация; приоритеты развития.

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ (PDF)

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.     Бейкер М.Дж. Выбирая методологию исследования // TERRA ECONOMICUS. 2014. Т. 12. № 4. С. 137-156.
2.     Yin Х., Xu Х., Pan В. Selection of Strategy for Large Group Emergency Decision-making based on Risk Measurement // Reliability Engineering & System Safety. 2021. Vol. 208. Рp. 1-18.
3.     Буценко Е.В. Оптимизация управления инвестиционным проектированием на основе теоретико-игрового подхода // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 1. С. 270-280.
4.     Chandrasekaran С., Hawkins G. E. ChaRTr: An R toolbox for modeling choices and response times in decision-making tasks // Journal of Neuroscience Methods. 2019. Vol. 328. Pр. 1-22.
5.     Banyai T. Еconomic aspects of decision making in production processes with uncertain component quality // ENGINEERING ECONOMICS. 2019. Vol. 30. No. 1. Pр. 4-13.
6.     Мишанин А.А. Обобщение метода главных компонент для описания экономических процессов // Экономика и менеджмент систем управления. 2019. № 3(33). C. 54-61.
7.     Podinovski V.V. Maximum likelihood solutions for multicriterial choice problems // European Journal of Operational Research. 2020. Vol. 286. Iss. 1. Pp. 299-308.
8.     Свитачева М.П. О некоторых многокритериальных методах выбора плановых решений // Социально-экономический и гуманитарный журнал Красноярского ГАУ. 2016. № 3(3). C. 32-38.
9.     Davtalab-Olyaie M., Asgharian M. On Pareto-optimality in the cross-efficiency evaluation // European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 288. Iss. 1. Pp. 247-257.
10. Zhao W.-X., Ho H.-P., Chang C.-T. The roles of aspirations, coefficients and utility functions in multiple objective decision making // Computers & Industrial Engineering. 2019. Vol. 135. Pp. 227-235.
11. The analytic hierarchy process supporting decision making for sustainable development: An overview of applications / P.H. Dos Santos, S.M. Neves, D.O. Sant’Anna et al. // Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 212. Pр. 119-138.
12. Shekhovtsov A., Kołodziejczyk J. Do distance-based multi-criteria decision analysis methods create similar rankings? // Procedia Computer Science. 2020. Vol. 176. Pp. 3718-3729.
13. Methods to inform the development of concise objectives hierarchies in multi-criteria decision analysis / M. Marttunen, F. Haag, V. Belton et al. // European Journal of Operational Research. 2019. Vol. 277. Iss. 2. Pp. 604-620.
14. Saaty T.L. The analytic hierarchy process: planning, priority setting, resource allocation. New York; London: McGraw-Hill International Book Co, 1980. 287 p.
15. Saaty T.L., Shang J.S. An innovative orders-of-magnitude approach to AHP-based mutli-criteria decision making: Prioritizing divergent intangible humane acts // European Journal of Operational Research. 2011. Vol. 214. Iss. 3. Pp. 703-715.
16. Leal J.E. AHP-express: A simplified version of the analytical hierarchy process method // MethodsX. 2019. Vol. 7. Pp. 1-5.
17. Corrente S., Figueira J. R., Greco S. Pairwise comparison tables within the deck of cards method in multiple criteria decision aiding // European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 291. Iss. 2. Pр. 738-756.
18. Kułakowski К., Szybowski J., Prusak А. Towards quantification of incompleteness in the pairwise comparisons methods // International Journal of Approximate Reasoning. 2019. Vol. 115. Pp. 221-234.
19. Нефёдов В.Н., Смерчинская С.О., Яшина Н.П. Непротиворечивое агрегирование отношений квазипорядка // Прикладная дискретная математика. 2019. № 45. С. 113-126.
20. Measuring inconsistency and deriving priorities from fuzzy pairwise comparison matrices using the knowledge-based consistency index / S. Kubler, W. Derigent, A. Voisin et al. // Knowledge-Based Systems. 2018. Vol. 162. Pp. 147-160.
21. Wu Z., Huang S., Xu J. Multi-stage optimization models for individual consistency and group consensus with preference relations // European Journal of Operational Research. 2019. Vol. 275. Iss. 1. Pp. 182-194.
22. Дворядкина Е.Б., Ефимова Е.Г. Пространственный аспект региональной политики в сфере развития системы профессионального образования // Управленец. 2019. Т. 10. № 6. С. 28-41.
23. Тихомирова О.Г., Галицкий С. В. Проектирование производственных систем на основе системно-холистического подхода // Фундаментальные исследования. 2018. № 4. С. 120-124.
24. Нефёдов В.Н., Осипова В.А., Смерчинская С.О. Непротиворечивое агрегирование отношений строгого порядка // Известия вузов. Математика. 2018. № 5. С. 71-85.
25. Hartley D., French S. A Bayesian method for calibration and aggregation of expert judgement // International Journal of Approximate Reasoning. 2021. Vol. 130. Pр. 192-225.
26. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980. 263 с.

Для цитирования: Симченко Н. А., Анисимова Н. Ю. Методологические концепты развития системы подготовки кадров // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Экономика и управление. 2021. № 1 (49). С. 29-45. DOI: https://doi.org/10.25686/2306-2800.2021.1.29