Закономерности распределения человеческого капитала в регионах России

Введение

Человеческий капитал, являясь одним из ключевых факторов, обуславливающих высокий уровень социально-экономического развития (что подтверждается в таких работах, как [1] (Untura, 2019), [2] (Baranova, 2018), [3] (Sukhanova, 2018), [4] (Kozyreva, Suharev, Timakov, 2017)), требует выработки эффективных подходов к управлению его накоплением и рациональным распределением. Кроме того, одной из характеристик человеческого капитала на современном этапе является неравномерность его территориального размещения. Данная тенденция особенно ярко прослеживается на территории Российской Федерации с ее диспропорциями в региональном распределении ресурсов.

Выработка подходов к управлению человеческим капиталом невозможна без понимания закономерностей его территориального размещения и факторов, обуславливающих их. Вместе с тем, несмотря на актуальность и значимость изучения закономерностей распределения и факторов, оказывающих влияние на накопление человеческого капитала, в отечественной литературе за последние годы представлено незначительное количество работ, посвященных данному вопросу. Так, среди работ, представляющих определенный научный интерес с точки зрения выявления в них факторов, влияющих на накопление человеческого капитала, можно выделить работы [5] (Prislyak, Rad’ko, 2018), [6] (Kelchevskaya, Shirinkina, 2019), [7] (Borsch, Zharova, 2019), [8] (Shirinkina, 2016). Отдельно можно рассмотреть работы, в которых рассматривается влияние на формирование человеческого капитала не системы факторов, а отдельного фактора. Наиболее полно сегодня в работах исследователей представлено влияние системы образования на человеческий капитал, к числу которых можно отнести [9] (Kuzminov, 2019), [10] (Komarov, 2017), [11] (Shirinkina, 2018), [12] (Shirinkina, 2016), [13] (Mel’nikov, 2017), [14] (Klyachko, Semionova, 2018). Ряд исследований посвящены влиянию процессов, протекающих на рынке труда, на человеческий капитал. Данные вопросы освещены в работах [15] (Korchak, 2018), [16] (Malinin, 2017), [17] (Lenchuk, 2017), [18] (Amirov, 2018).

Необходимо также выделить отдельно работы, посвященные оценке величины человеческого капитала и анализу его накопления, среди которых работы [19] (Anichin, Vashhejkina, 2018), [20] (Ketova, Romanovskij, Rusjak, 2019), [21] (Vlasyk, Stroev, 2017), поскольку в основе выявления факторов, влияющих на человеческий капитал, лежит изучение его текущего состояния.

Вместе с тем, рассматривая представленные работы, необходимо отметить, что при исследовании накопления человеческого капитала и факторов, влияющих на данный процесс (как отдельных факторов, так и их совокупности), не было выявлено закономерностей, отражающих процессы накопления и межрегионального распределения человеческого капитала. Вышеизложенное обуславливает цель исследования, которая заключается в выявлении и описании закономерностей распределения человеческого капитала на территории России.

Методическую основу исследования составили такие методы, как контент-анализ, индикативное планирование, методы математического моделирования, расчет абсолютных и относительных величин, метод группировок, табличный метод. Информационной базой исследования послужили данные Росстата, данные мониторинга общего образования, проводимого Рособрнадзором, данные мониторинга высшего образования.

Научная новизна исследования заключается в том, что авторами впервые предпринята попытка на основе полученных для регионов России оценок величины и факторов накопления человеческого капитала выявить и описать закономерности территориального распределения накопленного человеческого капитала.

Гипотеза исследования: формирование государственной политики управления процессами накопления человеческого капитала на территориальном уровне невозможно без понимания закономерностей его территориального размещения и факторов, обуславливающих накопление и эффективность использования.

Основная часть

В рамках проведенного ранее исследования, посвященного определению величины и анализу динамики накопленного человеческого капитала, авторами были получены стоимостные оценки накопления человеческого капитала в разрезе регионов России. Методическую основу данного исследования составил затратный метод (метод на основе расходов), заключающийся в оценке величины человеческого капитала путем определения совокупных затрат, осуществленных с целью его формирования (затраты на формальное образование за вычетом их амортизации, а также упущенные выгоды обучающихся). Вместе с тем необходимо отметить, что несмотря на то, что данный метод является одним из общепризнанных в мировом научном сообществе, на наш взгляд, оценки регионального человеческого капитала, полученные на его основе, не являются в полной мере достоверными.

Основной причиной, по которой, как полагают авторы, полученные оценки не являются объективным отражением величины накопленного человеческого капитала в регионах, является наличие в затратном подходе допущения о 100%-ной отдаче в процессе трудовой деятельности всех инвестиций, затраченных на формирование человеческого капитала. На практике подобное допущение не реализуется в силу ограничений, накладываемых качественными характеристиками среды, в которой используется накопленный человеческий капитал. В процессе накопления и реализации человеческого капитала важно не только сформировать требуемый объем знаний, умений и навыков, составляющих основу человеческого капитала, но и обеспечить соответствующий уровень развития среды, в которой в дальнейшем будет осуществляться непосредственная реализация накопленного человеческого капитала. Учитывая диспропорции в региональном развитии, существующие на территории России, мы можем с высокой степенью достоверности предположить, что среда использования человеческого капитала в региональном разрезе не обеспечивает возможности реализации накопленного человеческого капитала со 100%-ной эффективностью.

Основываясь на данном предположении, авторами в одном из предшествующих исследований была разработана система индикаторов для оценки стоимости регионального человеческого капитала [22] (Minaev, Zharova, 2021). При разработке системы индикаторов авторами были проанализированы региональные процессы, оказывающие влияние на человеческий капитал, и выявлены факторы, формирующие среду, под влиянием которой изменяется накопленная величина человеческого капитала в процессе его реализации. С целью получения достоверных оценок накопленного человеческого капитала и дальнейшего анализа закономерностей его распределения на территории России авторами был произведен перерасчет стоимости регионального человеческого капитала с учетом методики, описанной в работе [22] (Minaev, Zharova, 2021).

Полученные данные демонстрируют, что в результате учета факторов, формирующих среду реализации накопленного человеческого капитала, реальное значение его величины сократилось с 98,6 триллионов рублей до 70,3 триллионов рублей, что позволяет нам выявить и обозначить первую закономерность.

Территориальная среда реализации накопленного человеческого капитала оказывает воздействие на его распределение и уровень эффективности использования. Среда реализации накопленного человеческого капитала на территории России обладает низкой степенью эффективности, что в результате приводит к невозможности максимального использования накопленного объема и потерям в стоимости человеческого капитала. Кроме того, мы можем говорить, что инвестиции, осуществляемые на территории России в систему образования как основной институт, в котором осуществляется формирование человеческого капитала, имеют отдачу на уровне 70%, что является негативным показателем.

Далее более подробно остановимся на каждом из факторов, выявленных в работе [22] (Minaev, Zharova, 2021), проанализируем их влияние на величину накопленного человеческого капитала и выявим основные закономерности распределения человеческого капитала.

Фактор реального использования человеческого капитала (Working Time). Данный фактор отражает степень эффективности использования рабочего времени, в процессе которого реализуется накопленный человеческий капитал. В рамках оценки его влияния определяется качество функционирования региональных рынков труда через анализ таких показателей, как уровень безработицы и число незанятых вакантных мест в регионе. В таблице 1 представлены значения данного показателя для регионов России.

Таблица 1

Группировка регионов по уровню реального использования человеческого капитала на 2019 год

Так, принимая во внимание влияние фактора реального использования рабочего времени, мы видим, что под его воздействием в 2019 году происходит сокращение величины накопленного человеческого капитала с 98,6 трлн рублей до 97,4 трлн рублей. Вместе с тем необходимо отметить, что в подавляющем большинстве регионов уровень эффективности функционирования рынков труда является благополучным (значение фактора – 1,1) и приемлемым (значение фактора – 1,0), а также за счет положительного влияния данного фактора в 2019 году произошел прирост величины накопленного человеческого капитала, в частности, наибольший прирост отмечается в г. Санкт-Петербурге (с 4,5 трлн рублей до 4,9 трлн рублей) и Республике Дагестан (с 1,4 трлн рублей до 1,6 трлн рублей). В то же время наблюдаются существенные потери в величине накопленного человеческого капитала в значительном количестве регионов, так, наиболее сильное негативное влияние в 2019 году данный фактор оказал на Приморский край (сокращение величины с 1,2 трлн рублей до 1 трлн рублей) и Красноярский край (сокращение величины с 1,8 трлн рублей до 1,7 трлн рублей). Данное сокращение обусловлено низким уровнем эффективности функционирования рынков труда в данных регионах – негативный уровень (значение фактора – 0,9) и критический уровень (значение фактора – 0,8). Полученные данные позволяют сформулировать следующую закономерность:

Уровень безработицы и величина незанятых рабочих мест на территории влияют на территориальное распределение человеческого капитала. Высокий уровень безработицы, а также наличие большого числа незанятых вакантных мест в регионе оказывают негативное понижающее воздействие на эффективность использования человеческого капитала и его накопленную величину. В то же время низкий уровень безработицы и небольшое значение числа незанятых вакантных мест приводят к повышению эффективности и величины человеческого капитала.

С одной стороны, кажется очевидным влияние безработицы на накопление человеческого капитала, однако авторы хотели бы подчеркнуть значимость данного фактора. Необходимо отметить, что высокий уровень безработицы приводит к ситуации, когда большое число накопленного человеческого капитала не задействовано в трудовой деятельности и в результате длительного периода выпадения часть полученных знаний, умений и навыков не используются и устаревают, что приводит, с одной стороны, к потерям инвестиций, затраченных на их формирование, и с другой стороны, к необходимости новых инвестиций для вовлечения человеческого капитала в трудовую деятельность. Вместе с тем наличие большого числа вакантных мест в регионе также является негативным фактором, поскольку указывает на наличие разрывов между уровнем накопленного и требующегося человеческого капитала. Так, с одной стороны, вакантные места в регионе могут быть незаняты в силу того, что качество накопленного человеческого капитала существенно ниже требований, предъявляемых работодателями, либо ситуация может быть противоположной, и регион обладает высококачественным человеческим капиталом, но представленные на рынке труда вакансии требуют значительно более низкой квалификации и являются низкооплачиваемыми. Таким образом, мы можем говорить о том, что величина наколенного человеческого капитала сопряжена не только с количественными характеристиками рынка труда, но и его качественным состоянием.

Фактор технологического развития региона (Level of Technical Development). Для России особую актуальность сегодня приобретает вопрос технического оснащения отраслей экономики современным высокотехнологичным оборудованием, что в перспективе должно позволить отказаться от экспортно-сырьевой модели экономики и перейти к инновационному развитию и цифровой экономике. В этой связи особенно остро встает вопрос о качестве и величине человеческого капитала, который должен соответствовать уровню технологического развития. В настоящее время образовательная система в России подготавливает специалистов с более высоким уровнем знаний, умений и навыков, способных работать на высокотехнологичных производствах. В то же время на практике во многих регионах уровень технологического оснащения не соответствует величине уже накопленного человеческого капитала, что приводит к недоиспользованию имеющегося у территории потенциала и активизации процессов перемещения человеческого капитала, выраженных в трудовой миграции. В рамках оценки данного фактора анализируются такие параметры, как количество поданных и внедренных патентных заявок, затраты на исследования и разработки, стоимость введенного в работу инновационного оборудования и ряд других показателей. Анализ данных показателей позволяет определить уровень технологического развития в регионах. Данные анализа представлены в таблице 2.

Таблица 2

Группировка регионов по уровню технологического развития на 2019 год

Оценивая влияние фактора технологического развития в регионах, мы можем сделать вывод, что он оказал наибольшее негативное воздействие среди всех выявленных нами факторов. Во всех регионах России, за исключением Нижегородской области, уровень технологического развития является критическим, что в результате приводит к потерям 20% стоимости накопленного человеческого капитала. В 2019 году наиболее существенное сокращение величины накопленного человеческого капитала за счет влияния данного фактора произошло в г. Москве (с 13 трлн рублей до 10,3 трлн рублей) и Московской области (с 4,7 трлн рублей до 3,7 трлн рублей). На основании полученных оценок мы можем выявить следующую закономерность:

Уровень технологического развития территории должен быть гармонизирован с величиной накопленного человеческого капитала. Низкий уровень технологического развития, не соответствующий имеющемуся человеческому капиталу, негативно влияет на накопление человеческого капитала и приводит к существенным потерям его величины. При высоком уровне технологического развития происходит повышение эффективности использования накопленного человеческого капитала и рост его накопленной величины.

На практике наличие данной закономерности подтверждается во многих регионах России. В качестве примера мы можем рассмотреть ситуацию, когда с целью формирования качественного человеческого капитала индивид выбирает для получения образования регионы (или страны) с более развитой системой образования и более высоким уровнем технологического развития (что позволяет на практике формировать навыки на более высоком качественном уровне). В то же время после получения образования индивид может переехать в регион с более низким уровнем технологического развития, в результате чего сформированный им человеческий капитал будет недоиспользован в силу отсутствия технологий и оборудования соответствующего ему уровня.

Фактор качества среды формирования человеческого потенциала (Level of Human Potential). Вопросы трансформации образовательной среды сегодня являются одними из наиболее обсуждаемых в научном сообществе, в том числе в контексте исследований формирования человеческого капитала. От эффективности функционирования образовательной среды зависят качественные и количественные характеристики человеческого потенциала, который при выходе на рынок труда преобразуется в человеческий капитал. Вместе с тем, несмотря на наличие единых образовательных стандартов на территории страны, для России характерна дифференциация регионов по качеству образовательной среды. В рамках оценки качества среды формирования человеческого потенциала мы анализируем такие характеристики образовательных систем, как качество кадрового состава, уровень технологического оснащения, эффективность работы системы образования через показатели трудоустройства выпускников по специальности. Данные проведенных расчетов представлены в таблице 3.

Таблица 3

Группировка регионов по качеству среды формирования человеческого потенциала на 2019 год

Полученные результаты наглядно демонстрируют неравномерность качества образовательной среды на территории России. Так, в большинстве регионов страны качество образовательной среды (формирующей человеческий потенциал, который в дальнейшем в процессе труда преобразуется в человеческий капитал) находится на негативном и критическом уровне, что приводит к сокращению величины накопленного человеческого капитала. Наибольшие потери человеческого капитала под влиянием данного фактора в 2019 году произошли в Краснодарском крае (с 3,5 трлн рублей до 3,1 трлн рублей) и Волгоградской области (с 1,5 трлн рублей до 1,2 трлн рублей). В то же время за счет высокого качества образовательной среды в 2019 году в г. Москве и Московской области произошел прирост величины человеческого капитала (с 13 трлн рублей до 14,2 трлн рублей и с 4,7 трлн рублей до 5,1 трлн рублей соответственно). Таким образом, мы можем выявить следующую закономерность:

Качество среды формирования человеческого потенциала (образовательная среда) является фактором, обеспечивающим привлекательность территории. Низкое качество среды формирования человеческого потенциала (образовательной среды) негативно влияет на величину накопленного человеческого капитала и ведет к ее сокращению. В то же время высокое качество среды обеспечивает повышение эффективности реализации человеческого капитала и прирост его величины.

На практике сегодня мы наблюдаем наличие существенных разрывов в качестве региональных образовательных систем. В качестве подтверждения можно привести результаты мониторинга системы общего образования, проводимого Рособрнадзором [7]. Данные мониторинга указывают на существенную дифференциацию в качестве общего образования в регионах России, так что минимальное значение в рейтинге составляет всего 7,8 баллов (Республика Ингушетия), а максимальное – 92 балла (г. Москва). Схожая ситуация наблюдается и в системе профессионального образования. Таким образом, оценка качества среды формирования человеческого потенциала имеет существенное значение, поскольку государство может инвестировать крупные средства в образовательную систему, но не получать при этом качественного результата в процессе накопления человеческого капитала.

Фактор производительности человеческого капитала (Productive Efficiency). Человеческий капитал сегодня признан одним из факторов, обеспечивающих высокие темпы экономического роста и переход к устойчивому развитию. Вместе с тем реализация данных задач возможна только при рациональном распределении и использовании имеющегося человеческого капитала. Анализ результатов использования человеческого капитала в регионах позволяет определить, насколько качественной является среда, в которой используется человеческий капитал. Данный фактор является результирующим, и с его помощью возможно определить степень эффективности воздействия трех ранее выделенных факторов. В рамках оценки данного фактора мы анализируем такие показатели, как валовый региональный продукт, численность занятых в высокотехнологичных отраслях, среднюю заработную плату по регионам. Данные проведенных расчетов представлены в таблице 4.

Таблица 4

Группировка регионов по производительности человеческого капитала на 2019 год

Результаты проведенного анализа отражают наличие существенной дифференциации по степени результативности человеческого капитала в регионах России. Так, в большинстве регионов результативность находится на негативном и низком уровне, в результате чего происходит потеря величины человеческого капитала. Наибольшие потери в 2019 году произошли в Краснодарском крае (с 3,5 трлн рублей до 3,1 трлн рублей) и Ставропольском крае (с 1,7 трлн рублей до 1,4 трлн рублей). В то же время за счет эффективного использования человеческого капитала в ряде регионов наблюдается прирост его величины. Наибольший прирост в 2019 году произошел в г. Москве (с 13 трлн рублей до 14, 2 трлн рублей) и г. Санкт-Петербурге (с 4,5 трлн рублей до 4,9 трлн рублей). В результате можно говорить о том, что 4 описанных выше фактора формируют поле оценки эффективности человеческого капитала.

Заключение

Таким образом, более высокий уровень накопленного человеческого капитала и более высокое качество факторов, влияющих на него (факторы WT, LTD, LHP), приводят к более высокому уровню производительности человеческого капитала и приросту его величины. Низкий уровень человеческого капитала и низкое качество факторов, воздействующих на него, приводят к низкой производительности и сокращению величины накопленного человеческого капитала.

В результате проведенного исследования авторами выявлены закономерности межрегионального распределения человеческого капитала на территории России, а также факторы, обуславливающие данные закономерности. В дальнейших исследованиях выявленные закономерности и факторы будут положены в основу разработки межрегионального баланса человеческого капитала, представляющего собой, по мнению авторов, эффективный инструмент управления накоплением и распределением человеческого капитала в России.

[1] Методика расчета параметра Working Time, а также пояснения по конвертации полученных значений, представлены в работе [22] (Minaev, Zharova, 2021).

[2] Рассчитана на основе затратного подхода и скорректирована на величину значения фактора в колонке «Значение фактора Working Time»

[3] Методика расчета параметра Level of Technical Development, а также пояснения по конвертации полученных значений, представлены в работе [22] (Minaev, Zharova, 2021).

[4] Рассчитана на основе затратного подхода и скорректирована на величину значения фактора в колонке «Значение фактора Level of Technical Development»

[5] Методика расчета параметра Level of Human Potential, а также пояснения по конвертации полученных значений, представлены в работе [22] (Minaev, Zharova, 2021).

[6] Рассчитана на основе затратного подхода и скорректирована на величину значения фактора в колонке «Значение фактора Level of Human Potential»

[7] Федеральная информационная система оценки качества образования [Электронный ресурс]. URL: https://maps-oko.fioco.ru/ (дата обращения: 23.04.2021)

[8] Методика расчета параметра Productive Efficiency, а также пояснения по конвертации полученных значений, представлены в работе [22] (Minaev, Zharova, 2021).

[9] Рассчитана на основе затратного подхода и скорректирована на величину значения фактора в колонке «Значение фактора Productive Efficiency»