Беккера способствовали новому осмыслению теории человеческого капитала, благодаря ему в научном дискурсе сформировалось два направления: 1) инвестиционное (М. Блауг, Ф. Махлуп и др.), представители которого анализировали человеческий капитал через его инвестиционные характеристики; 2) содержательное (X. Боуэн, Л. Туроу и др.), представители которого рассматривали содержание человеческого капитала через совокупность всех производительных качеств работников. Оба направления не противоречат друг другу, а показывают две стороны единого процесса – формирования капитала и его использования. В рамках инвестиционного направления наиболее распространенным является выявление норм отдачи от человеческого капитала. В регрессионном уравнении отдачи от человеческого капитала в качестве зависимой переменной
используется логарифм среднемесячных заработков, а независимыми переменными являются различные индивидуальные характеристики челове-ческого капитала работников. Первым такой подход сформулировал
Дж. Минцер, и уравнение заработков принято именовать «минцеровским» уравнением.
Среди трудов отечественных исследователей следует отметить теоретико-методологические работы , ,
, P. M. Нуреева и др.; работы, раскрывающие содержание отдельных «составляющих» человеческого капитала – образования, профессионального опыта, квалификации, инновационной культуры
(, , Ж. Тычинская, , и др.); работы, анализирующие инвестиции в человеческий капитал (, А. Мазин, И. Майбуров,
, ).
Изучение сложившейся традиции анализа человеческого капитала в социально-экономических науках позволило автору определить проблемное поле дальнейшего исследования. Анализ российских и зарубежных концепций показывает, что человеческий капитал изучался в рамках конкурирующих концепций, рассматривающих различные аспекты социальной реальности, что обуславливает плюрализм подходов. Все это актуализирует проблему уточнения исследовательского аппарата, направленного на создание новой концепции исследования человеческого капитала, способной предложить научное обоснование его значимости для современного общества.
В параграфе 1.2 «Инновационный человеческий капитал как динамическая характеристика современного общества» на базе концепций современного общества и теории специального человеческого капитала выявляются основные тенденции социального развития.
Актуальность теории человеческого капитала во многом предопределяется теми трансформациями, которые переживает современное общество. Бурный рост телекоммуникаций привел к формированию общества,
в котором основным структурообразующим элементом становятся информация и знания. Для описания новой социальной действительности, оформившейся в 1970-е гг., появилось множество терминов, понятий и концепций. Интерес к данным концепциям в рамках изучения теории человеческого капитала не случаен, он позволяет выявить возможность
использования принципов теории человеческого капитала при формировании методологии изучения современного трансформирующегося общества. Авторский анализ современных теорий общества был построен на основе выявления в них подходов к составным частям человеческого капитала (профессиональным знаниям и опыту) и его носителям – работникам современных организаций.
В параграфе анализируются концепции современного общества,
которое в литературе понимается как постиндустриальное общество
(Д. Белл), информационное общество (Э. Тоффлер), общество риска
(У. Бек, Э. Гидденс), сетевое общество (М. Кастельс), общество знания
(П. Друкер, Н. Штер), технотронное общество (З. Бжезинский).
Также здесь рассматриваются работы, в которых проанализировано изменение социальной структуры современного общества и формирование новой группы когнитивных работников. Данная тенденция отмечена
в рамках анализа эволюции социальной структуры индустриальных обществ (О. Гоулднер, Г. Перкин), класса «символических аналитиков»
(Р. Райх), категорий «когнитивных работников» (Г. Бехман), «инженеров знания» (М. Кофранек), «техноструктуры» (Дж. К. Гэлбрейт), «предпринимателей-работников» (Дж. Флеклер), «когнитивного капитализма»
(Б. Польре).
Анализ теоретических концепций современного общества показал наличие двух взаимосвязанных тенденций развития социума. Первая тенденция связана с тем, что знания, информация и технологии становятся главными факторами, определяющими развитие современного общества. Вторая тенденция заключается в смене характера трудовой деятельности
в современном обществе и росте влияния социальной группы, занимающейся производством и распространением знаний, информации и технологии. Выявленные тенденции показывают, что персонифицированные в работнике знания определяют развитие общества, при этом изменяя характер труда самих работников.
Автор показывает зависимость между использованием знания как экономического ресурса и появлением новой социальной группы когнитивных работников. Сложным является процесс идентификации этой группы: не существует каких-либо прямых индикаторов, позволяющих причислить человека к этой группе, поэтому причислять человека к когнитивным работникам можно только по косвенным признакам, в качестве таковых автором выделяются инвестиционная природа и сетевой характер труда.
Инвестиционная природа когнитивного труда предполагает постоянное инвестирование работника в собственный человеческий капитал. Под сетевым характером когнитивного труда мы понимаем способ организации деятельности когнитивных работников, связанный с их взаимодействием в рамках неиерархических сетевых структур и проектов.
Автор предлагает рассматривать инновации как специфический способ использования знания как экономического ресурса, характеризующий когнитивного работника, отличающий его от других работников. Обоснованием этого служит то, что производство товаров и услуг, основанное на внедрении инноваций, является наиболее «знаниеемким», т. е. таким, при котором в себестоимости товара большую долю будут составлять затраты на знания. Процесс осуществления инновационной деятельности когнитивным работником предложено рассматривать, используя понятие «инновационный человеческий капитал». Диссертант трактует инновационный человеческий капитал как профессиональные знания и навыки, способствующие получению дохода от работы в данной отрасли и необходимые для появления на рынке нового продукта (товара или услуги) отрасли, для использования в деятельности предприятия отрасли новых производственных процессов, новых методов маркетинга, новых организационных методов.
В параграфе обосновывается принцип реализации инвестиционной природы труда когнитивного работника через его непрерывное образование на протяжении всей жизни, основы которого закладываются в высшем учебном заведении как учреждении, где впервые осуществляются инвестиции в инновационный человеческий капитал. На основании принятой методологии инновационный человеческий капитал трактуется автором как разновидность специального человеческого капитала.
После окончания вуза и поступления на работу специальный человеческий капитал отрасли автоматически применяется лишь как специальный человеческий капитал той фирмы, в которой он работает. Только при смене работы работник может применить ранее не актуальные аспекты собственного специального человеческого капитала отрасли как части специального капитала уже другой фирмы.
Подводя итог, автор отмечает, что инновационное развитие современного общества может быть проанализировано, персонифицированно посредством исследования инновационного человеческого капитала отдельного работника. Он должен быть когнитивным работником, владеющим определенным запасом знаний, который должен пополнятся через процесс инвестирования и использоваться в сетевых структурах.
Во второй главе «Социальные особенности развития инновационного человеческого капитала в регионе» рассматриваются принципы анализа инновационного человеческого капитала в регионе, обосновывается авторская концепция его исследования.
В параграфе 2.1 «Регион как социальный субъект инновационного развития» обосновывается актуальность исследования основных тенденций развития современного общества на региональном уровне.
В XXI в. происходит усиление влияния регионов как на внутренние дела государства, так и на общемировые процессы. Это является характерным не только для государств с федеративной формой устройства, но и для унитарных государств, для целых континентов и частей света.
В рамках современных теорий регионального развития – теории промышленных кластеров (М. Портер), региональных кластеров (Дж. Хамфри, Х. Шмитц, М. Энрайт), концепции экономики обучения (Б. Йонсон,
Б. Лундваль), модели региональной сетевой инновационной системы
(, А. Изаксен), модели регионального инновационного развития (А. Андерсон и Д. Манцинен) – обосновывается понимание региона как субъекта экономического развития, выполняющего новую роль в экономическом пространстве. На национальном уровне субъектность региона предполагает создание государством условий для развития бизнеса и воспроизводства населения. На международном уровне регион должен продемонстрировать свою конкурентоспособность, позволяющую привлекать
в него инновации, инвестиции и человеческий капитал. Глобализация экономики подталкивает регионы создавать особые условия инновационного развития региональных производителей, позволяющие им быть конкурентоспособными на глобальном уровне. Особое внимание уделяется деятельности государства и научно-образовательных учреждений в области развития системы образования и внедрения инноваций в производство. Деятельность компаний должна быть сосредоточена на обеспечении непрерывного процесса обучения сотрудников, позволяющего увеличить их конкурентоспособность. Таким образом, регион должен реализовывать проактивное поведение в нестабильном и неопределенном макроокружении, реализуя свои стратегические цели.
Социологическая наука рассматривает регион прежде всего как социум, которому присущи черты общества в целом, но который имеет свои особенности. Современная социология выделила регион из других форм пространственной организации общественной жизни, описала отдельные его подсистемы. Вместе с тем в исследовательской практике внимание скорее обращается на региональные особенности общенациональных процессов. Проблематику социологии регионов разрабатывают , . Они предлагают рассматривать социально-терри-ториальную (региональную) общность в качестве единого (коллективного) социального субъекта (актора), включенного в интеррегиональные социально-экономические, социально-политические и социокультурные интеракции и обеспечивающего благодаря этому решение своих специфических внутрирегиональных проблем.
В социологии можно выделить два направления анализа экономического поведения, которые взаимно дополняют друг друга: в рамках эко-номической социологии (, ,
, и др.) и в рамках концепции регионального развития (, , ).
В заключении параграфа автор делает выводы: современное общество характеризуется бурным развитием процессов регионализации, предполагающих заметное усиление влияния регионов на мировые процессы; экономическая наука, анализируя региональное развитие в рамках теории территориальной сетевой организации производства, выявила увеличившееся влияние науки и знаний на конкурентоспособность регионов и предложила стимулировать развитие процессов получения и передачи знаний в рамках региональных кластеров; социология рассматривает регион как социально-территориальную общность, которой присущи, с одной стороны, черты общества в целом, а с другой – характеристики коллективного социального субъекта. Второй подход позволяет осуществить анализ региона с использованием социологического инструментария теорий, изначально ориентированных на методологический индивидуализм (например, бихевиоризма, рационального выбора, социальных сетей и др.); выделение территориального экономического поведения региона позволяет обогатить социологию регионов методологией экономической социологии, базовой категорией которой является экономическое поведение.
В параграфе 2.2 «Механизм развития инновационного человеческого капитала в регионе» рассмотрены социальные условия развития инновационного человеческого капитала в регионе.
Исходя из понимания теории человеческого капитала как наиболее персонофицированной концепции социального развития, позволяющей индивиду благодаря собственному человеческому капиталу реально улучшить условия своей жизни за счет получения более высокого дохода от работы, и отмечая тенденцию снижения значения высшего образования как фактора, увеличивающего доходы работника, предложено рассматривать процесс персонофицированного социального развития как развитие востребованных рынком специализированных знаний, воплощенных в инновационном человеческом капитале. Базируясь на концепции регионального развития и , теории сетевого общества и информационального капитализма М. Кастельса, теории ресурсной зависимости (Д. Пфеффер, Д. Саланчик), автор предложил механизм использования инновационного человеческого капитала в регионе. Инновационный человеческий капитал трактуется как ограниченный ресурс, используемый регионом (коллективным социальным субъектом) для извлечения прибыли (пользы) в рамках пространства-потоков и пространства-мест. Инновационный человеческий капитал будет полезен региону: 1) в рамках пространства-потоков – для увеличения своей конкурентоспособности в мировой экономике; 2) в рамках пространства-мест – для формирования инновационной среды как фактора социального развития региона. При этом механизм функционирует в виде системы с положительными обратными связями: инновационная среда обеспечивает реализацию проекта, проект позволяет получить социальный эффект и улучшить развитие инновационного человеческого капитала региона, который в свою очередь улучшает инновационную среду и позволяет получить новый проект. Графически механизм представлен на рис. 1.
 |
Рис. 1. Механизм использования инновационного человеческого капитала в регионе
В параграфе обоснована структура инновационного человеческого капитала на основе выделения двух типов социальных практик когнитивных работников: инвестирования и его сетевого применения. Графически это представлено на рис. 2.
Рис. 2. Структура инновационного человеческого капитал
Автор предлагает проводить исследование инновационного человеческого капитала через анализ инвестиционных и сетевых практик. Изучение инвестиционного характера когнитивного труда происходит через рассмотрение взаимосвязи образования, позволяющего получить знания; саморазвития, направленного на углубление полученных знаний; профессионального опыта, позволяющего закрепить и углубить полученные знания в рамках производственной деятельности. Изучение сетевого характера когнитивного труда направлено на анализ бизнес-проектов как места приложения инновационного человеческого капитала и инновационной среды в качестве условия его обновления и совершенствования.
Автор определяет социальный заказ на инновационный человеческий капитал на уровне региона как осознанную органами региональной власти, работодателями (бизнес-сообществом) и получателями образования потребность в инвестировании в инновационный человеческий капитал и организации сетевых форм его использования. Предложен механизм стимулирования социального заказа на инновационный человеческий капитал. Первым направлением стимулирования социального заказа на инновационный человеческий капитал является стимулирование инвестиций в инновационный человеческий капитал со стороны студентов, а вторым – организация бизнес-сообществом и региональными органами власти сетевой формы его использования. Механизм стимулирования социального заказа на инновационный человеческий капитал включает два аспекта: инвестиционный и сетевой. Социальный заказ на инновационный человеческий капитал стимулируется благодаря активизации деятельности его производителя – высшего учебного заведения. Деятельность образовательных учреждений должна быть направлена на формирование устойчивого спроса на инновационный человеческий капитал со стороны студентов, бизнес-сообщества и государства. Графически механизм представлен на рис. 3.
|
|
|
|
Рис. 3. Механизм стимулирования социального заказа
на инновационный человеческий капитал
В третьей главе «Региональная и отраслевая специфика развития инновационного человеческого капитала в РФ» осуществлен анализ взаимосвязи инновационного человеческого капитал с инвестиционной природой и сетевым характером когнитивного труда.
В параграфе 3.1 «Структура инновационного человеческого капитала отраслей российской экономики» выявлена взаимосвязь инновационного человеческого капитала и инвестиционной природы когнитивного труда. Наиболее полная информация об уровне развития человеческого капитала в РФ представлена в базе данных Российского мониторинга экономического состояния и здоровья населения (РМЭЗ). База данных РМЭЗ отражает отраслевую специфику экономики РФ в рамках 17 отраслей экономики, в их числе: «органы управления», «финансы», «армия, МВД, органы безопасности», «торговля, бытовое обслуживание», «наука, культура», «образование», «здравоохранение», «жилищно-коммунальное хозяйство», «транспорт, связь», «нефтегазовая промышленность», «военно-промышлен-ный комплекс», «гражданское машиностроение», «легкая, пищевая промышленность», «сельское хозяйство», «строительство», «другая отрасль тяжелой промышленности».
В соответствии с предложенным автором механизмом развития инновационного человеческого капитала выделены три группы показателей инвестиционной природы когнитивного труда: достигнутые уровни образования, саморазвития, профессионального опыта. На основе данных РМЭЗ автором были проанализированы: для показателя «образование» – среднее число накопленных лет образования; для показателя «профессиональный опыт» – специальный стаж работы на предприятии, специальный стаж работы в отрасли, межотраслевая мобильность; для показателя «саморазвитие» – отраслевая специфика получения дополнительного образования, инновационные методы использования специального человеческого капитала. Итогом авторского анализа стало выявление уровня заработной платы и норм отдачи от инновационного человеческого капитала в отраслях российской экономики.
Показатель «среднее число накопленных лет образования» рассчитан для каждого уровня образования: полного среднего, начального, среднего и высшего профессионального. Среди отраслей лидерами по объемам накопленного человеческого капитала в расчете на одного работника выступают отрасли «финансы», «органы управления», «наука, культура» и «образование», тогда как аутсайдерами – «сельское хозяйство» и «ЖКХ».
Взаимосвязь инновационного человеческого капитала и инвестиционной природы когнитивного труда по показателю «профессиональный опыт» выявлена на основе анализа следующих показателей: специальный стаж работы на предприятии, специальный стаж работы в отрасли, межотраслевая мобильность. Определено, что за период с 2005 по 2009 г. наиболее высоким средний специальный стаж был в ВПК (в среднем он составлял около 17 лет). Во многом это связано с приоритетным развитием данной отрасли в советские годы и сложностью переквалифицироваться для работы в других отраслях в современной России. Высокие показатели характерны для отрасли «гражданское машиностроение» – в среднем
12 лет, а также отраслей «здравоохранение», «образование», «наука, культура», «энергетическая промышленность» – в среднем 10 лет. Это может говорить, с одной стороны, о наличии связей между доходами работника и стажем работы на предприятии, с другой – о большой доле специальных знаний в их человеческом капитале, что не позволяет им перейти на работу в другие отрасли. Аналогично высокие показатели отрасли «сельское хозяйство» – в среднем 10 лет – обусловлены отсутствием трудовой мобильности, когда смена места работы часто предполагает и смену места жительства. Низкий специальный стаж в отраслях «легкая и пищевая промышленность», «строительство» (в среднем около 5 лет), а также в отрасли «торговля, бытовое обслуживание» (в среднем около 3 лет) характеризует их как отрасли, в которых накопление специального человеческого капитала обладает относительно небольшой экономической ценностью. В целом можно говорить о том, что стаж работы в отрасли превышает стаж работы на предприятии на 0,5–1,2 года в зависимости от отрасли.
Выявлено типичное распределение направленности межотраслевой мобильности в четыре отрасли-лидера: «торговля, бытовое обслуживание», «легкая и пищевая промышленность», «транспорт, связь», «строительство», в которых одинаково высокий уровень исходящей и входящей межотраслевой мобильности.
Взаимосвязь инновационного человеческого капитала и инвестиционной природы когнитивного труда по показателю «саморазвитие» выявлена на основе анализа следующих показателей: отраслевая специфика
получения дополнительного образования, отраслевая специфика инновационных методов использования специального человеческого капитала. Потенциал реализации инновационных методов использования человеческого капитала характеризуется относительно высокими техническими возможностями (доля рабочих мест, оснащенных компьютерами и доступом в Интернет) и низким уровнем знания иностранных языков, что не дает в полной мере использовать технические возможности (например, доступ в Интернет фактически на практике ограничивается только Рунетом).
Для оценки норм отдачи от инновационного человеческого капитала предложена авторская интерпретация расширенного варианта «минцеровского уравнения». Автор полагает, что чем выше норма отдачи от инновационного человеческого капитала, тем выше уровень стимулирования работников к инвестированию в него. В диссертации рассчитана норма отдачи от инновационного человеческого капитала для отраслей российской экономики. К отраслям, в которых на инновационный человеческий капитал приходится большая отдача, относятся такие отрасли, как органы управления, торговля, бытовое обслуживание, финансы, энергетическая промышленность, нефтегазовая промышленность. В предложенном варианте уравнения три переменные (использование на работе компьютера, использование на работе Интернета, прохождение курсов повышения квалификации) отражают уровень отдачи от инновационного человеческого капитала, две которых – степень компьютеризации и интернетизации отрасли, а третья – степень актуальности специальных знаний. В связи с этим только высокий коэффициент перед каждой из этих переменных обеспечивает высокие показатели отдачи от инновационного человеческого капитала. В случае высоких коэффициентов только перед первыми двумя переменными можно говорить о недостаточной специальной подготовке кадров отрасли (это характерно, в частности, для отраслей «торговля, бытовое
обслуживание», «финансы», «органы управления»).
Высокие коэффициенты перед всеми тремя переменными, показывающие высокую отдачу от инновационного человеческого капитала, зафиксированы в отраслях «энергетическая промышленность», «нефтегазовая промышленность». При работе в этих отраслях необходима постоянная актуализация специальных знаний, используемых при решении производственных задач с помощью компьютера и Интернета.
Если рассматривать отраслевую специфику отдачи от переменных в отдельности, то мы заметим, что производственное использование компьютера и Интернета в целом прибавляет в зарплате от 15 до 40 % в зависимости от отрасли и года. Выявленная тенденция во многом объясняется тем, что более высокооплачиваемые места во всех отраслях оснащены компьютером и выходом в Интернет. Отдача от обучения на профессиональных курсах намного ниже, в среднем она находится на уровне 5–7 %, стабильно высокая только в отраслях «энергетическая промышленность», «нефтегазовая промышленность».
В параграфе 3.2 «Индекс развития инновационного человеческого капитала региона» предложен и рассчитан авторский рейтинг развития инновационного человеческого капитала для 79 субъектов РФ на основе показателей развития инновационной среды и бизнес-проектов
в регионе.
С целью выявления показателей взаимосвязи инновационного человеческого капитала и сетевого характера когнитивного труда проанализированы авторские методики, использованные однократно только их составителями: методика определения рейтинга инновационного развития регионов России (), методика определения рейтинга инновационного потенциала российских регионов (, ). Изучены две методики оценки инновативности регионов, применяемые при составлении «Социального атласа российских регионов», они также использовались только один раз для решения конкретных исследовательских задач. Рассмотрены рейтинги, разработанные российскими организациями,
составляющиеся с разной периодичностью: рейтинг инновационной актив-ности регионов (Национальная ассоциация инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ)), субиндекс «инновационный потенциал» рейтинга инвестиционной привлекательности регионов России
РА «Эксперт», экспертный ежемесячный рейтинг Фонда «Петербургская политика», Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ и газеты «РБК-Daily».
Среди зарубежных рейтингов проанализированы: региональное инновационное табло (Regional Innovation Scoreboard (RIS)), европейское инновационное табло (European Innovation Scoreboard» (EIS)), рейтинг глобальной конкурентоспособности (The Global Competitiveness Index (GCI)), рейтинг конкурентоспособности регионов Европы (EU Regional competitiveness index), индекс инновационного потенциала (Innovation Capacity Index (ICI)).
На основе анализа зарубежных и отечественных рейтингов инновационного развития регионов определены 12 показателей развития инновационного человеческого капитала. Первая группа – показатели развития инновационного человеческого капитала, необходимого для развития инновационной среды в регионе (уровень развития научных исследований и разработок; уровень развития научно-исследовательских услуг; численность занятых в НИОКР; численность занятых в НИОКР, имеющих ученую степень доктора наук; численность занятых в НИОКР, имеющих ученую степень кандидата наук; уровень самофинансирования исследований и разработок, уровень самофинансирования научно-исследовательских услуг). Вторая группа – показатели развития инновационного человеческого капитала, необходимого для привлечения бизнес-проектов в регион (уровень финансирования организациями получения знаний, связанных с инновациями; уровень финансирования организациями технологических инноваций; уровень финансирования организациями приобретения оборудования для технологических инноваций; уровень финансирования организациями исследований и разработок; уровень финансирования организациями маркетинговых исследований).
На основе базы данных Федеральной службы государственной статистики РФ автором за период с 2006 по 2010 г. были определены значения 12 рассмотренных показателей по 79 субъектам РФ, для каждого показателя было определено 395 значений (79 субъектов в течение пяти лет).
За период с 2006 по 2009 г. выявлен состав 10 наиболее инновационных регионов, определенных на основе трех подсчитанных рейтингов: экспертного рейтинга инновационного потенциала региона, составленного РА «Эксперт», рейтинга инновационного развития регионов и индекса инновационного человеческого капитала региона. Семь регионов (г. Москва, Московская область, г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Самарская область, Челябинская область, Свердловская область) присутствуют в первой десятке наиболее инновационных регионов во всех трех рейтингах. Объединяет все регионы сложившаяся в них развитая система образования и науки, позволяющая поддерживать на достойном уровне человеческий капитал их населения. Высокие места г. Москвы, г. Санкт-Петербурга и Московской области обусловлены сосредоточением в них основных финансовых ресурсов страны. Попадание в лидеры двух поволжских регионов (Республика Татарстан и Самарская область) объясняется двумя факторами: высоким уровнем развития промышленности регионов (добыча и переработка нефти, авиационная промышленность, производство автомобилей) и политикой региональных властей, направленной на активное привлечение в регион внешних инвестиций. Челябинская и Свердловская области смогли занять высокие места во многом благодаря своей развитой тяжелой промышленности (военно-промышленный комплекс, металлургическое производство). В рамках рейтинга РА «Эксперт» в десятке присутствует Новосибирская область, которая занимает в рейтинге индекса инновационного человеческого капитала 17-е место. Объяснением этому может быть переоценка экспертами научного потенциала новосибирского Академгородка (рейтинг РА «Эксперт»), не в полной мере используемого в региональной промышленности. В рейтинге индекса инновационного человеческого капитала 2-е место занимает Тюменской области, а 5-е место –Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, которые в рейтинге РА «Эксперт» занимают 33-е и 35-е места соответственно. В данном случае мы можем говорить о явной недооценке экспертами научного потенциала Тюменская области и Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, который сосредоточен не в формальных образовательных и научных учреждениях, а на конкретных предприятиях, прежде всего нефтедобывающей промышленности.
Автор осуществил типологизацию регионов РФ по индексу развития инновационного человеческого капитала. В качестве показателей диссертант взял индекс развития инновационного человеческого капитала для бизнес-проектов и индекс развития инновационного человеческого капитала для инновационной среды. За точку пересечения было принято значение 0,5 по обоим индексам, что привело к появлению четырех пространств для расположения четырех типов регионов. Первый тип регионов – лидеры, имеющие высокий уровень инновационного человеческого капитала в обоих компонентах; второй – стратеги, имеющие высокий уровень инновационного человеческого капитала для инновационной среды, но низкий для бизнес-проектов, третий – тактики, имеющие высокий уровень инновационного человеческого капитала для бизнес-проектов, но низкий для инновационной среды; четвертый – аутсайдеры, имеющие низкий уровень инновационного человеческого капитала в обоих компонентах. Диссертантом отобраны регионы, вошедшие в десятку лучших регионов за каждый год в период с 2006 по 2010 г.
Полученные результаты подтверждают ранее сделанные выводы о неравномерности развития российских регионов: научный потенциал
г. Москвы позволяет ему всегда иметь статус стратега, а один раз даже стать лидером. Другие регионы не могут соревноваться с г. Москвой по уровню развития инновационной среды, они конкурентоспособны лишь при реализации бизнес-проектов. В группу регионов-тактиков на протяжении изучаемого периода (2006–2010 гг.) попадали Тюменская (четыре раза), Челябинская (два раза), Московская (один раз), Самарская (один раз) области, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра (три раза). Стабильно высокие результаты Тюменской и Челябинской областей, Ханты-Мансийского автономного округа – Югры связаны с крупными инвестициями, осуществляемыми в них предприятиями ведущей отрасли российской экономики – нефтегазовой промышленности. Ввиду этого особо актуальным становится изучение развития инновационного человеческого капитала российских регионов для бизнес-проектов с учетом отраслевой специфики их экономики.
В параграфе 3.3 «Показатели развития инновационного человеческого капитала региона для бизнес-проектов отраслей промышленности РФ» проведено исследование уровня развития инновационного человеческого капитала для бизнес-проектов ведущих отраслей промышленности РФ субъектов России в период с 2006 по 2010 г. Индекс развития инновационного человеческого капитала региона для бизнес-проектов был вычислен на основе статистических данных за период с 2006 по 2010 г. Алгоритм его вычисления был аналогичен алгоритму вычисления индекса инновационного человеческого капитала, составной частью которого он
и является. В качестве ведущих отраслей в соответствии с классификатором базы данных Федеральной службы государственной статистики РФ были выбраны девять отраслей: «добыча полезных ископаемых», «добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях», «обрабатывающие производства», «производство кокса и нефтепродуктов», «химическое производство», «производство резиновых и пластмассовых изделий», «металлургическое производство и производство готовых металлических изделий», «производство электрооборудования», «произ-
водство электронного и оптического оборудования», «производство транспортных средств и оборудования». По аналогии с рейтингом инновационного человеческого капитала региона была сформирована регрессионная модель развития инновационного человеческого капитала для бизнес-проектов для девяти отраслей промышленности. Для каждой отрасли в исследовании рассматривались только те регионы, в которых была представлена данная отрасль.
Была выявлена представленность регионов в первой десятке лидеров в различных отраслях. В целях придания анализу статистической значимости из исследования была исключена отрасль «добыча сырой нефти», так как все данные по ней входят в отрасль «добыча полезных ископаемых». Также была исключена отрасль «обрабатывающее производство» ввиду того, что она объединяет данные не только всех исследованных отраслей, но и ряда других, не исследованных отраслей. 55 субъектов РФ хотя бы один раз и хотя бы в одной из отраслей попадали в первую десятку ведущих регионов по уровню развития инновационного человеческого капитала для бизнес-проектов. Регионов с высоким уровнем развития инновационного человеческого капитала для бизнес-проектов во всех отраслях нет. Только два региона имеют попадание в первую десятку ведущих регионов в семи из восьми исследованных отраслей: Самарская область не представлена в первой десятке ведущих регионов в отрасли «добыча полезных ископаемых»; Московская область не представлена в первой десятке в отрасли «производство кокса и нефтепродуктов». Четыре региона имеют высокий рейтинг в шести из восьми исследованных отраслей: Нижегородская область не представлена в отраслях «добыча полезных ископаемых», «производство электрооборудования»; Республика Татарстан – в отраслях «металлургическое производство», «производство готовых металлических изделий» и «производство электрооборудования»; Свердловская область не представлена в отраслях «производство кокса и нефтепродуктов» и «производство транспортных средств»; Волгоградская область не представлена в отраслях «производство электрооборудования» и «производство транспортных средств».
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 |
