Developed and developing countries: dependence of socio-economic progress on the level of human capital development and its accumulation opportunities (results of correlation analysis)

Введение

Признание экономической наукой положения о том, что качество и объемы накопленного национального человеческого капитала являются факторами экономического роста, а при условии успешной его рыночной реализации обеспечивают высокий уровень социально-экономического благосостояния, позволяет утверждать: на современном этапе развития общества качественные характеристики человеческого капитала, возможности его накопления, преумножения становятся одним из важнейших критериев национального экономического успеха.

С момента зарождения теории человеческого капитала вопросы зависимости между уровнем экономического развития национальных экономик и состоянием человеческого капитала всегда находились в центре внимания ученых-экономистов. В отечественной экономической науке концепция человеческого капитала, а следовательно, и проблема взаимосвязи экономического развития и его накопления стали объектом пристального внимания в 90-е годы ХХ века. Из наиболее интересных работ того периода, посвященных этому вопросу, упомянем работы А. Барышевой, в частности статью «Человеческий потенциал как основа национального экономического успеха» [2] (Barysheva, 1994). Не уменьшается интерес к этой проблематике и сегодня, в условиях глобализации, постиндустриализации, развития цифровой экономики [1, 3, 6, 7, 10, 14, 24, 26, 27 и др.] (Abdelmadzhid, 2019; Borshch, Zharova, 2019; Vladimirova, 2019; Gureva, 2019; Drobot, Makarov, Ryazantseva, Filonenko, Krylova, 2019; Pospelova, Kazakova, 2018; Samorodova, Marchenkova, 2020; Sukharev, 2019). Так, один из небезынтересных теоретических обзоров роли человеческого капитала как инструмента экономического роста осуществлен в работе Абдельмаджид Ф.Э.Ю. [1] (Abdelmadzhid, 2019). Современные экономисты рассматривают обозначенную проблему под разными углами зрения, обращают внимание академического сообщества и широкой общественности на различные ее аспекты. В частности, опубликованы работы, посвященные проблемам специфики использования человеческого капитала в условиях формирования особого технологического уклада в российской экономике [10] (Drobot, Makarov, Ryazantseva, Filonenko, Krylova, 2019), взаимосвязи и международному опыту ее оценки между неравенством в распределении доходов и сложностью экономик различных стран [14] (Pospelova, Kazakova, 2018), особенностям инновационной модели развития современного социально-экономического пространства [7] (Gureva, 2019), отличительным чертам развития человеческого капитала с позиций цифровой (информационной) экономики [3, 6] (Borshch, Zharova, 2019; Vladimirova, 2019) и др.

Отметим, что все современные авторы, так же, как и предшественники, исходят из положения о том, что уровень и качество человеческого капитал должны соответствовать определенным параметрам уровня развития экономических систем. Постулируемая зависимость «качество и преумножение человеческого капитала => уровень социально-экономического прогресса» ставит задачи количественного измерения взаимосвязи не только между количественными (денежными), но качественными (неденежными) параметрами социально-экономического развития и показателями состояния национального человеческого капитала. Именно цели количественного измерения этой зависимости для разных групп стран мира поставили перед собой авторы данной статьи.

Методологическая основа исследования строилась на использовании экономико-статистического метода – метода корреляционного анализа.

При наличии информации о характере корреляционной связи между уровнем развития отдельных активов человеческого капитала и денежными и неденежными параметрами социально-экономического успеха (коэффициенты корреляции рассчитаны нами ранее [24] (Samorodova, Marchenkova, 2020)) интерес представлял вопрос, какова теснота этой связи для развитых, новых индустриальных и развивающихся стран, подтверждают ли коэффициенты корреляции, рассчитанные для стран, сгруппированных в соответствии с классификацией Международного валютного фонда, ранее выявленные тенденции.

Использование метода корреляционного анализа для количественного выражения степени взаимосвязи между характеристиками национального экономического успеха и отдельными параметрами состояния человеческого капитала общества уже предпринимались в отечественной экономической науке. В начале 1990-х годов Институтом экономики РАН на основе данных по 32 национальным экономикам были посчитаны коэффициенты корреляции между уровнем экономического развития и параметрами состояния человеческого капитала, не квантифицируемыми традиционными методами экономического анализа [2] (Barysheva, 1994).

Спустя 25 лет после публикации результатов, полученных Институтом экономики РАН, нами была предпринята аналогичная попытка исследовать с позиций корреляционной зависимости тесноту связи между качественными характеристиками состояния национального человеческого капитала и отдельными параметрами социально-экономического процветания на основе информации по большему количеству стран (странам, по которым имеются достоверные статистические данные по соответствующим показателям) на основе информации за 2016–2019 годы. Были посчитаны коэффициенты корреляционной связи не только между уровнем развития отдельных активов человеческого капитала и количественными параметрами социально-экономического успеха, но и учитывалась взаимосвязь между состоянием национального человеческого капитала и качественными характеристиками социально-экономического прогресса [24] (Samorodova, Marchenkova, 2020).

Эмпирическую базу составили рейтинги стран мира, опубликованные Центром гуманитарных технологий. В частности:

1) рейтинги стран мира по индексу человеческого развития (ИЧР) [11];

2) рейтинг стран мира по уровню продолжительности жизни [20];

3) рейтинг стран мира по эффективности национальных систем здравоохранения [29];

4) рейтинг стран мира по уровню образования [19];

5) рейтинг эффективности национальных систем образования [23];

6) рейтинг национальных систем высшего образования [17];

7) рейтинг стран мира по показателю валового национального дохода на душу населения [18];

8) рейтинг стран мира по уровню процветания [21];

9) рейтинг стран мира по уровню социального прогресса [22];

10) рейтинг стран мира по уровню счастья населения [12].

Первые шесть показателей в этом перечне рассматриваются как характеристики – качественные и количественные параметры – состояния человеческого капитала и (или) отражают национальные возможности его производства, накопления, преумножения. Последние четыре показателя, на наш взгляд, являются отражением количественных и качественных параметров социально-экономического прогресса.

При выявлении степени корреляционной зависимости применялась стандартная формула расчета коэффициента корреляции между двумя массивами данных, где в качестве параметра (Y) мы взяли уровень экономического развития стран, оцениваемого с помощью показателя ВНД, рассчитанного на душу населения в текущих ценах (в долл. США), а в качестве параметра (Х), являющегося индикатором качественного состояния человеческого капитала, мы брали интегральные показатели (индексы), используемые для определения места страны в том или ином международном рейтинге.

Таким образом, нами была определена степень корреляционной взаимосвязи по следующим анализируемым позициям:

- ИЧР и доход на душу населения;

- показатель рейтинга (индекс) стран по уровню продолжительности жизни и доход на душу населения;

- показатель рейтинга (индекс) стран по эффективности систем здравоохранения и доход на душу населения;

- индекс уровня образования и доход на душу населения;

- показатель рейтинга (индекс) эффективности национальных систем образования и значения дохода на душу населения по странам мира;

- показатель рейтинга (индекс) национальных систем высшего образования и доход на душу населения.

Для определения корреляционной зависимости между состоянием человеческого капитала и качественными индикаторами социально-экономического прогресса в качестве определяющего фактора (параметр Х) были взяты значения индекса человеческого развития, который с определенными оговорками можно использовать как характеристику качества человеческого капитала. А качественными индикаторами социально-экономического прогресса (параметр Y) стали интегральные показатели, определяющие рейтинг страны по уровню процветания, уровню достигнутого социального прогресса, уровню счастья.

Полученные результаты были сопоставлены с результатами, полученными 25 лет назад. Это позволило сформулировать вывод, что уровень развития человеческого капитала и возможности его накопления оказывают все большее и большее воздействие на итоговые индикаторы социально-экономического развития национальных экономик [24] (Samorodova, Marchenkova, 2020).

Выявление этой общей для всей совокупности стран, включенных в исследование, закономерности ставит задачи уточнить, сколь значительна корреляционная зависимость между состоянием и возможностями накопления человеческого капитала, выраженными через те или иные интегральные показатели, и качественными и количественными параметрами социально-экономического развития для разных групп стран.

Международный валютный фонд (МВФ) выделяет две группы стран – развитые (передовые, экономически развитые) и развивающиеся (экономически слабо развитые страны). МВФ в число экономически развитых стран включает все страны G7, все страны еврозоны и ряд других стран, в том числе 4 новые индустриальные страны «первой волны» – Гонконг, Республику Корею, Сингапур, Тайвань [16]. Всего 37 стран, из которых в вышеобозначенные рейтинги, соответственно, и в наш обзор, вошли не более 35.

К развивающимся странам Международный валютный фонд относит 15 стран Европы, 9 стран СНГ, 29 стран Азии, 32 страны Латинской Америки и Карибского бассейна, 22 страны Среднего Востока и Северной Африки, 45 стран Тропической Африки [15].

Из группы развивающихся стран мы в обзоре выделили еще одну группу – новые индустриальные страны (НИС).

Четыре НИС «первой волны» («четыре азиатских тигра», или «четыре азиатских дракона») МВФ относит к развитым странам, поэтому Гонконг, Республика Корея, Сингапур, Тайвань рассматривались нами в первой группе. Группа НИС в нашем исследовании включает 16 стран:

- НИС «первой волны» (Мексика, Бразилия, Аргентина), НИС «второй волны» (Чили, Малайзия, Индия, Таиланд);

- новейшие индустриальные страны: НИС «третьей волны» (Турция и Индонезия), НИС «четвертой волны» (Филиппины и Иран);

- перспективные индустриальные страны – Бангладеш, Вьетнам, Египет, Нигерию, Пакистан [13].

Группа развивающихся стран, таким образом, составила 152 страны, из которых в международные рейтинги, соответственно, и в обзор, вошли не более 119.

Одним из ключевых и обобщающих показателей качественного состояния национального человеческого капитала в нашем исследовании стал ИЧР [11]. Придерживаясь позиции, что основными активами человеческого капитала являются капитал здоровья, трудовой капитал, интеллектуальный, культурно-нравственный и организационно-предпринимательский капитал [25] (Samorodova, 2008), считаем, что ИЧР количественно характеризует состояние таких его компонентов, как капитал здоровья, трудовой, интеллектуальный, культурно-нравственный капитал и отчасти организационно-предпринимательский человеческий капитал (Отметим, что в научной литературе, посвященной вопросам функционирования человеческого капитала, есть и прочие подходы к классификации его активов [28]).

О взаимосвязи между ИЧР и ВНД на душу населения (в долл. США) можно судить по рисунку 1.

а)

б)

в)

Рисунок 1. ИЧР и доход на душу населения в долларах США: [1] а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [11, 18].

Значения коэффициента корреляции между двумя множествами данных – ИЧР (Х) и доход на душу населения в долларах США (Y) – составил:

- для развитых стран – 0,859;

- для НИС – 0,861;

- для развивающихся стран – 0,622.

Для расчета степени корреляционной зависимости использовались данные по 35 развитым странам, 16 НИС, 119 развивающимся странам мира.

Величина и сила коэффициента корреляции, теснота связи между переменными оценивалась исходя из следующих критериев: от 0 до 0,3 – очень слабая; от 0,3 до 0,5 – слабая; от 0,5 до 0,7 – средняя; от 0,7 до 0,9 – высокая; от 0,9 до 1 – очень высокая [5]. Согласно этим критериям, высокая степень корреляционной зависимости между рассматриваемыми переменными характерна для развитых и новых индустриальных стран, для развивающихся стран степень корреляционной зависимости между ИЧР и доходом на душу населения средняя.

Расчеты степени корреляции между следующими двумя показателями (продолжительность жизни, эффективность национальных систем здравоохранения) и уровнем дохода на душу населения отражают, на наш взгляд, связь между качеством такого элемента человеческого капитала, как капитал здоровья и главным в нашем обзоре денежным показателем социально-экономического развития.

Индикатором развития широкого спектра социальных подсистем является индекс продолжительности жизни. Рост продолжительности жизни рассматривается как условие роста производительности и эффективности труда, роста уровня образования и в целом экономического, социального, общественного прогресса [20].

Степень связи показателя индекса продолжительности жизни и значений дохода на душу населения по странам мира представлена на рисунке 2.

а)

б)

в)

Рисунок 2. Индекс продолжительности жизни и доход на душу населения в долларах США: а) развитые страны; б) НИС; в) – развивающиеся страны Источник: составлено авторами по [11, 20] [2].

Коэффициент корреляции между показателем уровня рейтинга стран по продолжительности жизни (лет) (Х) и величиной дохода на душу населения (Y) по странам мира составил:

- для развитых стран – 0,477 (слабая степень корреляционной зависимости);

- для НИС – 0,654 (средняя степень корреляционной связи);

- для развивающихся стран – 0,495 (слабая степень связи).

Для расчетов степени использовались данные по 35 развитым странам, 16 НИС, 119 развивающимся странам мира.

Рейтинг стран мира по эффективности систем здравоохранения строится на основе ряда показателей, отражающих не только состояние такого актива человеческого капитала, как капитал здоровья, но и существующие условия и возможности его сохранения и преумножения: это и средняя ожидаемая продолжительность жизни при рождении, и стоимость медицинских услуг в пересчете на душу населения, и государственные инвестиции в капитал здоровья (государственное финансирование системы здравоохранения) [29].

О степени корреляционной зависимости между эффективностью системы здравоохранения и уровнем социально-экономического развития для разных групп стран можно судить по рисунку 3.

а)

б)

в)

Рисунок 3. Показатель (индекс) определения рейтинга стран по эффективности национальных систем здравоохранения и доход на душу населения в долларах США: а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [18, 29] [3].

Коэффициент корреляции между двумя массивами данных – показатели рейтинга стран по эффективности национальных систем здравоохранения и доход на душу населения – составил:

- для развитых стран – (0,080) (очень слабая степень корреляционной зависимости);

- для НИС – 0,648 (средняя степень корреляционной связи);

- для развивающихся стран – 0,668 (слабая степень корреляционной связи).

Для расчета степени корреляционной зависимости использовались данные по 25 развитым странам, 8 НИС, 28 развивающимся странам мира.

В формировании человеческого капитала экономическая теория особое внимание уделяет уровню образования как главному фактору, определяющему доходы на человеческий капитал при условии успешной его реализации. Образование участвует в формировании и накоплении таких элементов человеческого капитала, как трудовой, интеллектуальный, культурно-нравственный, организационно-предпринимательский человеческий капитал. По этой причине особый интерес представляет степень корреляционной зависимости между показателями, лежащими в основе определения международных рейтингов стран по уровню образования, по эффективности национальных систем образования, по уровню развития национальных систем высшего образования, и доходом на душу населения.

О степени корреляционной зависимости между индексом уровня образования и доходом на душу населения в долларах США по разным группам стран можно судить по рисунку 4.

Индекс уровня образования – интегральный показатель комбинаторного типа, который отражает развитие национальной экономики с позиции достигнутого уровня образования ее населением по двум основным критериям. Это индекс грамотности взрослого населения и индекс совокупной доли учащихся, получающих начальное, среднее и высшее образование [19].

Коэффициент корреляции между двумя массивами данных – показатель рейтинга стран по уровню образования и доход на душу населения – составил:

- для развитых стран – 0,416 (слабая степень корреляционной зависимости);

- для НИС – 0,846 (высокая степень корреляционной связи);

- для развивающихся стран – 0,422 (слабая степень корреляционной связи).

Для расчета степени корреляционной зависимости использовались данные по 35 развитым странам, 16 НИС, 119 развивающимся странам мира.

а)

б)

в)

Рисунок 4. Индекс уровня образования и доход на душу населения в долларах США по данным на 2018 год: а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [18, 19].

Рейтинг эффективности национальных систем образования также характеризует национальный человеческий капитал с позиции условий и возможностей формирования и накопления основного актива человеческого капитала – трудового капитала, а с учетом синергетического эффекта, то и интеллектуального, культурно-нравственного, организационно-предпринимательского человеческого капитала. Индекс эффективности национальных систем образования – интегральный показатель комбинаторного типа, который отражает успехи стран с точки зрения достижений в сфере образования [23].

Степень связи показателя индекса эффективности национальных систем образования и значений дохода на душу населения по странам мира представлена на рисунке 5.

а)

б)

в)

Рисунок 5. Индекс эффективности национальных систем образования и доход на душу населения в долларах США: а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [18, 23] [4].

Коэффициент корреляции между двумя массивами данных – индекс эффективности национальных систем образования и доход на душу населения – составил:

- для развитых стран – 0,779 (высокая степень корреляционной зависимости);

- для НИС – 0,718 (высокая степень корреляционной связи);

- для развивающихся стран – 0,483 (слабая степень корреляционной связи).

Для расчета использовались данные по 28 развитым странам, 10 НИС, 9 развивающимся странам мира.

Индекс, лежащий в основе определения рейтинга национальных систем высшего образования, является, как и большинство индексов, упомянутых в нашем обзоре, интегральным, комбинаторным показателем, отражающим достижения страны в сфере высшего образования. При расчете этого индекса национальные достижения в сфере высшего образования оцениваются с разных позиций – учитываются инвестиции в человеческий капитал (в сферу высшего образования) со стороны частного и государственного секторов, направления научных исследований и их результаты, востребованность выпускников на рынке труда, масштабы международного сотрудничества в сфере науки и высшего образования, государственная политика в этой сфере и т.д. [17]. Это позволяет нам использовать показатели рейтинга национальных систем высшего образования для характеристики национального человеческого капитала.

Взаимосвязь показателя рейтинга национальных систем высшего образования и значений дохода на душу населения по странам мира представлена на рисунке 6.

а)

б)

в)

Рисунок 6. Показатель рейтинга национальных систем высшего образования и доход на душу населения в долларах США: а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [17, 18] [5].

При подсчете коэффициента корреляции между значениями показателя рейтинга национальных систем высшего образования (X) и показателем дохода на душу населения (Y) использовались данные по 28 развитым странам, 10 НИС, 9 развивающимся странам мира. Коэффициенты корреляции составили:

- для развитых стран – 0,802 (высокая степень корреляционной зависимости);

- для НИС – 0,784 (высокая степень корреляционной связи);

- для развивающихся стран – 0,510 (средняя степень корреляционной связи).

Во втором блоке нашего обзора мы ставили задачи определить корреляционную взаимосвязь между качеством национального человеческого капитала и такими индикаторами общественного прогресса, как уровень процветания, уровень социального прогресса, уровень счастья, используя в качестве показателя (Х) значения индекса человеческого развития, принятого нами в рамках исследования за качественный параметр состояния человеческого капитала, и соответствующими индексами (Y), взятыми за основу определения рейтинга стран по заданному параметру. При этом мы исходим из положения о том, что при эффективном приложении накопленного человеческого капитала наблюдается синергетический эффект, распространяющийся на все сферы общества. Последствия эффективного использования человеческого капитала имеют плохо измеримый в денежном выражении положительный результат, который с определенной долей условности помогают измерить индекс процветания, индекс социального прогресса, индекс уровня счастья. Методологии построения этих индексов мы уделили внимание ранее, обосновав, исходя из каких соображений признаем, что их «наполнение» характеризует те результаты инвестиций в человека, которые не могут отразить традиционные показатели эффективности вложений в человеческий капитал и его использования [24] (Samorodova, Marchenkova, 2020).

Итак, расчет коэффициента корреляции между ИЧР и уровнем процветания осуществлялся на основе информации по 35 развитым странам, 16 НИС, 112 развивающимся странам мира. Степень корреляционной зависимости между рассматриваемыми массивами данных высокая (рис. 7).

Коэффициенты корреляции составили:

- для развитых стран – 0,847;

- для НИС – 0,787;

- для развивающихся стран – 0,883.

а)

б)

в)

Рисунок 7. ИЧР и индекс процветания (по данным на 2019 год):

а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [11, 21].

О корреляции между ИЧР и рейтингом стран по уровню социального прогресса можно говорить по рисунку 8.

Расчет коэффициента корреляции между ИЧР и уровнем социального прогресса осуществлялся на основе информации по 34 развитым странам, 15 НИС и 98 развивающимся странам. Значения коэффициента корреляции между двумя множествами данных – индекс человеческого развития (Х) и индекс уровня социального прогресса (Y) – составили:

- для развитых стран – 0,728 (высокая степень корреляционной зависимости);

- для НИС – 0,947 (очень высокая степень корреляционной связи);

- для развивающихся стран – 0,912 (очень высокая степень корреляционной связи).

а)

б)

в)

Рисунок 8. ИЧР и рейтинг стран по уровню социального прогресса (2019 год): а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [11, 22].

И последняя взаимосвязь, ставшая объектом нашего внимания, –взаимосвязь показателей ИЧР и значений показателей (индексов) определения рейтинга страны по уровню счастья – представлена на рисунке 9.

При подсчете коэффициента корреляции между значениями показателя ИЧР (X) и показателем (индексом) определения рейтинга страны по уровню счастья (Y) использовались данные по 35 развитым странам, 16 НИС, 98 развивающимся странам мира. Коэффициенты корреляции составили:

- для развитых стран – 0,734 (высокая степень корреляционной зависимости);

- для НИС – 0,623 (средняя степень корреляционной связи);

- для развивающихся стран – 0,772 (высокая степень корреляционной связи).

а)

б)

в)

Рисунок 9. ИЧР и рейтинг стран по уровню счастья:

а) развитые страны; б) НИС; в) развивающиеся страны

Источник: составлено авторами по [11, 12]. [6]

Обобщенная информация о степени корреляционной связи между состоянием человеческого капитала и количественными и качественными параметрами социально-экономического развития по разным группам стран мира представлена в таблице 1.

Данные таблицы позволяют выделить и охарактеризовать степень зависимости между денежными и неденежными показателями социально-экономического прогресса и параметрами развития и возможностями накопления человеческого капитала. Еще раз подчеркнем, что анализ строится на основе тех факторов, которые легли в основу соответствующих международных рейтингов.

Таблица 1

Степень корреляционной связи между отдельными качественными характеристиками состояния человеческого капитала и уровнем социально-экономического развития разных групп стран

При разделении стран на соответствующие группы в соответствии с классификацией Международного валютного фонда получаем неоднозначные результаты, причем очень высокую степень корреляционной зависимости при проведении расчетов мы обнаружили лишь единожды (8-я строка таблицы 1). Тогда как при установлении общемировых тенденции целый ряд значений коэффициентов корреляции находился в интервале от 0,912 до 0,952 [24] (Samorodova, Marchenkova, 2020).

Итак, для группы развитых стран состояние человеческого капитала, характеризуемое через показатель ИЧР, и уровень благосостояния, определяемый показателем дохода на душу населения, связаны высокой степенью корреляционной зависимости. При этом связь между доходом на душу населения и состоянием такого актива человеческого капитала, как капитал здоровья, и возможностями его накопления слабая. Слабой оказалась корреляционная связь между доходом на душу населения и уровнем образования – главным показателем, характеризующим человеческий капитал. Вместе с тем эффективность национальных систем образования и развитие высшего образования (возможности производства и накопления человеческого капитала) в развитых странах оказывает серьезное влияние на уровень благосостояния – выявлена высокая степень корреляционной зависимости. Если говорить о взаимосвязи состояния человеческого капитал (используем показатель ИЧР) и неденежными характеристиками социально-экономического развития (уровень процветания, уровень социального прогресса, уровень счастья), то во всех случаях обнаружена высокая корреляция между показателями.

Для новых индустриальных стран, так же, как и для развитых, корреляционная зависимость между ИЧР и уровнем дохода на душу населения высокая. Но в отличие от стран развитых, для НИС зависимость уровня дохода на душу населения от состояния капитала здоровья, условий его поддержания и накопления – более высокая – получены коэффициенты корреляции, отражающие не слабую, а среднюю степень корреляционной зависимости. Для НИС, по сравнению с развитыми странами, более тесная связь наблюдается между уровнем образования и дохода. И так же, как для развитых стран, имеет место высокая степень зависимости между параметрами развития национальной системы образования и уровнем дохода. Неоднозначны результаты взаимосвязи между ИЧР и нестоимостными показателями социально-экономического развития общества для рассматриваемой группы. Для НИС выявлена очень высокая связь между индексом человеческого развития и уровнем социального прогресса (эта картина будет воспроизводиться и для группы развивающихся стран). Для всех групп стран в обзоре наблюдается высокая степень корреляционной связи между ИЧР и уровнем процветания. НИС выделяются средней степенью корреляционной зависимости между индексом человеческого развития и уровнем счастья.

Для самой многочисленной группы – развивающихся стран – выявлена средняя или слабая степень корреляции – между параметрами состояния человеческого капитала, возможностями его преумножения и доходом, и высокая степень взаимосвязи – между ИЧР и уровнем процветания, социального прогресса и уровнем счастья.

Заключение

Полученные результаты несколько отличаются от полученных нами ранее расчетов, осуществленных для всей совокупности стан, участвующих в рейтингах [24] (Samorodova, Marchenkova, 2020). Объяснение этого обстоятельства в следующем: при осуществлении распределения стран на развитые, новые индустриальные и развивающиеся выборка осуществлялась из разных мест рейтинговых списков, что в итоге сказалось на полученных значениях коэффициентов корреляции. В предыдущем нашем исследовании были получены более высокие их значения, отражающие общемировую тенденцию взаимосвязи между качественными и количественными параметрами состояния национального человеческого капитала и возможностями его накопления, с одной стороны, и рассматриваемыми нами характеристиками социально-экономического прогресса, с другой. Анализ же ситуации по разным группам стран позволил выявить отдельные особенности в исследуемых взаимосвязях: если между состоянием человеческого капитала и неденежными показателями социально-экономического успеха для всех анализируемых групп стран выявлена относительно высокая степень корреляционной зависимости (за исключением одного параметра для НИС), то зависимость денежного измерителя социально-экономического благополучия от состояния и возможностей накопления человеческого капитала по странам неоднозначна – для группы развивающихся стран обнаружена или слабая, или средняя теснота корреляционной связи.

Полученные результаты могут быть использованы для дальнейшего изучения взаимосвязи «качество и преумножение человеческого капитала => уровень социально-экономического прогресса» как ключевой даже в условиях постиндустриальной трансформации экономических систем и развития цифровой экономики.

Дальнейшие исследования, которые могли бы уточнить и дополнить полученные результаты, на наш взгляд, могут быть направлены на:

- во-первых, выявление тесноты корреляционной связи между индексом человеческого развития и прочими показателями, характеризующими состояние человеческого капитала и возможности его производства, с одной стороны, и другими обобщающими показателями социально-экономического успеха (например, индекс глобальной конкурентоспособности), с другой;

- во-вторых, наше исследование имеет смысл дополнить аналогичными расчетами коэффициентов корреляции для других вариантов классификации стран, имеющими место в международной практике (например, см. подробнее [9] (Drobot, Losinkova, Pospelova, Utyabaeva, Fedash, 2018)), и сравнить результаты.

[1] Несоответствие рассматриваемых массивов данных по годам дает небольшую погрешность, но не искажает характера зависимости и тесноту связи между показателями.

[2] Несоответствие рассматриваемых массивов данных по годам дает небольшую погрешность, но не искажает характера зависимости и тесноту связи между ними.

[3] Несоответствие рассматриваемых массивов данных по годам дает небольшую погрешность, но не искажает характера зависимости и тесноту связи между ними.

[4] Несоответствие рассматриваемых массивов данных по годам дает небольшую погрешность, но не искажает характера зависимости и тесноту связи между ними.

[5] Несоответствие рассматриваемых массивов данных по годам дает небольшую погрешность, но не искажает характера зависимости и тесноту связи между ними.

[6] Несоответствие рассматриваемых массивов данных по годам дает небольшую погрешность, но не искажает характера зависимости и тесноту связи между ними.