Оценка сбалансированности человеческого капитала в Российской Федерации

Минаев Н.Н.1, Жарова Е.А.1
1 Национальный исследовательский Томский государственный университет, Россия, Томск

Статья в журнале

Экономика труда (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 9, Номер 7 (Июль 2022)

Цитировать:
Минаев Н.Н., Жарова Е.А. Оценка сбалансированности человеческого капитала в Российской Федерации // Экономика труда. – 2022. – Том 9. – № 7. – С. 1115-1132. – doi: 10.18334/et.9.7.115083.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49298002

Аннотация:
В статье изложены основные результаты исследования, посвященного оценке сбалансированности человеческого капитала на территории России с использованием авторской методики межрегионального баланса. Авторами получены стоимостные оценки сформированного и фактически используемого человеческого капитала в региональном разрезе, указывающие на наличие внутренней разбалансированности между накоплением и использованием человеческого капитала во всех регионах России. Выявленная разбалансированность обусловлена низкой степенью эффективности внутренних факторов социально-экономического развития регионов, среди которых были выделены общее время реализации человеческого капитала, уровень технологического развития, состояние среды воспроизводства человеческого капитала, общая производительность человеческого капитала. Кроме того, выявлено наличие разбалансированности в межрегиональном распределении человеческого капитала, выраженное в значительном отставании подавляющего большинства регионов от среднероссийского уровня по качеству человеческого капитала (выраженного в стоимости единицы человеческого капитала) и уровню технологического развития. Полученные результаты имеют теоретическое и прикладное значение. Теоретическое значение заключается в подтверждении эмпирическими расчетами гипотезы о несоответствии между накоплением и использованием человеческого капитала на территории России. Прикладное значение имеют выделенные на основе проведенных расчетов сценарии сбалансированности, являющиеся основой для выработки федеральной и региональной политики социально-экономического развития.

Ключевые слова: сбалансированность человеческого капитала, межрегиональный баланс, сценарии сбалансированности

Финансирование:
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-310-90019.

JEL-классификация: E27, J24, O15



Введение

Сегодня человеческий капитал становится одним из ключевых ресурсов, к накоплению которого стремятся территории, претендующие на лидирующие позиции в условиях глобальной конкуренции. Во многом это обусловлено признанной в научных кругах взаимосвязью между ростом национальной конкурентоспособности и благосостояния, и качеством и эффективностью использования накопленного человеческого капитала, что и отмечено в работах [1] (Eker, 2020), [2] (Khan, 2020), [3] (Shafuda, 2020), [4] (Nar, 2020), [5] (Samorodova, 2021).

Для России вопрос накопления и повышения эффективности использования человеческого капитала приобретает особую актуальность в условиях стремления страны перейти от сырьевой модели экономики к модели инновационного развития. В этих условиях такие авторы, как [6] (Grachev, 2016), [7] (Alpaslan, 2018), [8] (Tóth, 2020), [9] (Mohamed, 2021), отмечают, что именно человеческий капитал с его способностью к созданию, внедрению и широкому распространению инноваций представляет собой критически значимый фактор, определяющий эффективность развития экономики страны. Согласно международным рейтингам и оценкам отечественных исследователей, среди которых [10] (Tyupakov, 2021), Россия обладает значительными резервами человеческого капитала. Однако вместе с тем низкая степень эффективности его использования негативно сказывается на уровне экономического и инновационного развития страны, на что указывают в своих исследованиях авторы [11] (Nekrasova, 2017), [12] (Okunkova, 2018).

Среди ключевых причин, оказывающих негативное воздействие на использование человеческого капитала на территории России можно выделить отсутствие системной федеральной и региональной политики в области управления человеческим капиталом, как отмечено в работах [13] (Charochkina, 2019), [14] (Gabdullin, 2019), а также значительную дифференциацию регионов по величине и качеству накопленного человеческого капитала, которую отмечают в своих исследованиях авторы [15] (Vlasyuk, 2017), [16] (Mikhaleva, 2018), [17] (Anichin, 2018), [18] (Ketova, 2019). Так, имеющиеся диспропорции в накоплении и распределении человеческого капитала на территории России наглядно отражены на рисунках 1 и 2. Представленные данные основаны на расчетах, проведенных авторами с использованием затратного подхода и авторской системы индексов, представленной в работе [19] (Minaev, Zharova, 2021). Расчеты выполнялись на основе данных за 2019 год и отражают как количественное распределение человеческого капитала (рис. 1), так и его качественную дифференциацию, основанную на определении стоимости единицы человеческого капитала (рис. 2).

Примечание: 1 – Республика Адыгея; 2 – Республика Башкортостан; 3 – Республика Бурятия; 4 – Республика Алтай; 5 – Республика Дагестан; 6 – Республика Ингушетия; 7 – Кабардино-Балкарская Республика; 8 – Республика Калмыкия; 9 – Карачаево-Черкесская Республика; 10 – Республика Карелия; 11 – Республика Коми; 12 – Республика Марий Эл; 13 – Республика Мордовия; 14 – Республика Саха (Якутия); 15 – Республика Северная Осетия - Алания; 16 – Республика Татарстан; 17 – Республика Тыва; 18 – Удмуртская Республика; 19 – Республика Хакасия; 20 – Чеченская Республика; 21 – Чувашская Республика; 22 – Алтайский край; 23 – Краснодарский край; 24 – Красноярский край; 25 – Приморский край; 26 – Ставропольский край; 27 – Хабаровский край; 28 – Амурская область; 29 – Архангельская область; 30 – Астраханская область; 31 – Белгородская область; 32 – Брянская область; 33 – Владимирская область; 34 – Волгоградская область; 35 – Вологодская область; 36 – Воронежская область; 37 – Ивановская область; 38 – Иркутская область; 39 – Калининградская область; 40 – Калужская область; 41 – Камчатский край; 42 – Кемеровская область; 43 – Кировская область; 44 – Костромская область; 45 – Курганская область; 46 – Курская область; 47 – Ленинградская область; 48 – Липецкая область; 49 – Магаданская область; 50 – Московская область; 51 – Мурманская область; 52 – Нижегородская область; 53 – Новгородская область; 54 – Новосибирская область; 55 – Омская область; 56 – Оренбургская область; 57 – Орловская область; 58 – Пензенская область; 59 – Пермский край; 60 – Псковская область; 61 – Ростовская область; 62 – Рязанская область; 63 – Самарская область; 64 – Саратовская область; 65 – Сахалинская область; 66 – Свердловская область; 67 – Смоленская область; 68 – Тамбовская область; 69 – Тверская область; 70 – Томская область; 71 – Тульская область; 72 – Тюменская область; 73 – Ульяновская область; 74 – Челябинская область; 75 – Забайкальский край;76 – Ярославская область; 77 – г. Москва; 78 – г. Санкт-Петербург; 79 – Еврейская АО; 80 – Ханты-Мансийский АО; 81 – Чукотский АО; 82 – Республика Крым; 83 – Ненецкий АО; 84 – Ямало-Ненецкий АО; 85 – г. Севастополь.

Рисунок 1. Распределение накопленного человеческого капитала на территории России в 2019 году

Источник: Составлено авторами на основе расчетов по данным Росстата.

Примечание: 1 – Республика Адыгея; 2 – Республика Башкортостан; 3 – Республика Бурятия; 4 – Республика Алтай; 5 – Республика Дагестан; 6 – Республика Ингушетия; 7 – Кабардино-Балкарская Республика; 8 – Республика Калмыкия; 9 – Карачаево-Черкесская Республика; 10 – Республика Карелия; 11 – Республика Коми; 12 – Республика Марий Эл; 13 – Республика Мордовия; 14 – Республика Саха (Якутия); 15 – Республика Северная Осетия - Алания; 16 – Республика Татарстан; 17 – Республика Тыва; 18 – Удмуртская Республика; 19 – Республика Хакасия; 20 – Чеченская Республика; 21 – Чувашская Республика; 22 – Алтайский край; 23 – Краснодарский край; 24 – Красноярский край; 25 – Приморский край; 26 – Ставропольский край; 27 – Хабаровский край; 28 – Амурская область; 29 – Архангельская область; 30 – Астраханская область; 31 – Белгородская область; 32 – Брянская область; 33 – Владимирская область; 34 – Волгоградская область; 35 – Вологодская область; 36 – Воронежская область; 37 – Ивановская область; 38 – Иркутская область; 39 – Калининградская область; 40 – Калужская область; 41 – Камчатский край; 42 – Кемеровская область; 43 – Кировская область; 44 – Костромская область; 45 – Курганская область; 46 – Курская область; 47 – Ленинградская область; 48 – Липецкая область; 49 – Магаданская область; 50 – Московская область; 51 – Мурманская область; 52 – Нижегородская область; 53 – Новгородская область; 54 – Новосибирская область; 55 – Омская область; 56 – Оренбургская область; 57 – Орловская область; 58 – Пензенская область; 59 – Пермский край; 60 – Псковская область; 61 – Ростовская область; 62 – Рязанская область; 63 – Самарская область; 64 – Саратовская область; 65 – Сахалинская область; 66 – Свердловская область; 67 – Смоленская область; 68 – Тамбовская область; 69 – Тверская область; 70 – Томская область; 71 – Тульская область; 72 – Тюменская область; 73 – Ульяновская область; 74 – Челябинская область; 75 – Забайкальский край;76 – Ярославская область; 77 – г. Москва; 78 – г. Санкт-Петербург; 79 – Еврейская АО; 80 – Ханты-Мансийский АО; 81 – Чукотский АО; 82 – Республика Крым; 83 – Ненецкий АО; 84 – Ямало-Ненецкий АО; 85 – г. Севастополь.

Рисунок 2. Дифференциация регионов по стоимости единицы человеческого капитала в 2019 году

Источник: Составлено авторами на основе расчетов по данным Росстата.

Таким образом, учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод, что сегодня для России актуальной является задача выработки эффективной политики в области управления накоплением и использованием человеческого капитала. В свою очередь, по мнению авторов, в основе данной политики должен лежать инструмент оценки сбалансированности человеческого капитала как внутри региона, так и на межрегиональном уровне. Таким инструментом может стать межрегиональный баланс человеческого капитала, представленный в данном исследовании.

Методическую основу исследования составила авторская методика межрегионального баланса человеческого капитала, основанная на затратном подходе к оценке человеческого капитала, методе индикативного планирования и экономического моделирования, а также табличный метод. Информационной базой исследования послужили данные Росстата, данные мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования, проводимого Министерством науки и высшего образования РФ, данные мониторинга общего образования, проводимого Рособрнадзором, статистические данные Министерства просвещения Российской Федерации, данные выборочного наблюдения трудоустройства выпускников, проводимого Росстатом, а также данные федерального статистического наблюдения участия населения в непрерывном образовании, проводимого Росстатом.

Научная новизна исследования состоит в том, что авторами впервые осуществлена оценка сбалансированности накопления и использования человеческого капитала на региональном и межрегиональном уровне с использованием авторской методики межрегионального баланса.

Гипотеза исследования: на территории России наблюдается негативная тенденция разбалансированности между накоплением и использованием человеческого капитала.

В основе предлагаемой авторами методики межрегионального баланса человеческого капитала лежит применение балансового метода, затратного подхода для определения стоимостной оценки величины человеческого капитала, а также метод индикативного планирования. Подробное описание методики, а также порядок расчета индикаторов раздела 2 «Использование человеческого капитала» рассмотрены в публикациях [19] (Minaev, Zharova, 2021) и [20] (Minaev, Zharova, 2022). В данной публикации для проведения расчетов предлагается рассматривать агрегированную структуру баланса, представленную в таблице 1. Основной задачей представленной методики является отражение сбалансированности человеческого капитала в двух аспектах:

1. Внутрирегиональная сбалансированность, заключающаяся в соответствии между величиной накопленного в регионе человеческого капитала (сумма разделов 1 «Формирование человеческого капитала» и 3 «Движение человеческого капитала») и величиной его использования (раздел 2 «Использование человеческого капитала»).

2. Межрегиональная сбалансированность, заключающаяся в сопоставлении значений стоимости единицы человеческого капитала и уровня технологического развития, полученных в регионе, со среднероссийским значениями.

Результаты расчета баланса и их анализ по вышеизложенным параметрам являются основанием для принятия управленческих решений на федеральном и региональном уровнях.

Расчет всех показателей баланса осуществляется на основе данных Росстата, данных мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования, проводимого Министерством науки и высшего образования Российской Федерации, данных мониторинга общего образования, проводимого Рособрнадзором, статистических данных Министерства просвещения Российской Федерации, данных выборочного наблюдения трудоустройства выпускников, проводимого Росстатом, а также данных федерального статистического наблюдения участия населения в непрерывном образовании, проводимого Росстатом.

Таблица 1

Модель межрегионального баланса человеческого капитала


Наименование показателя
Единицы измерения
1. Формирование человеческого капитала
1.
Накопленная сумма человеческого капитала
Млрд руб.

на основе показателей:

1.1.
Затраты на дошкольное образование
Млн руб.
1.2.
Затраты на основное общее образование
Млн руб.
1.3.
Затраты на среднее общее образование
Млн руб.
1.4.
Затраты на среднее профессиональное образование
Млн руб.
1.5.
Затраты на высшее образование
Млн руб.
1.6.
Затраты на дополнительное профессиональное образование
Млн руб.
1.7.
Остаточная стоимость среднего профессионального образования
Млн руб.
1.8.
Остаточная стоимость высшего образования
Млн. руб.
2. Использование человеческого капитала
2.1.
Индикатор Working Time (WT)


на основе показателей:

2.1.1.
Потенциальный консолидированный фонд рабочего времени за период в регионе
Человеко-часы
2.1.2.
Численность зарегистрированных безработных в регионе
Тыс. чел.
2.1.3.
Потерянный консолидированный фонд рабочего времени - 1
Человеко-часы
2.1.4.
Потребность в работниках, заявленная работодателями в органы службы занятости населения
Единицы
2.1.5.
Потерянный консолидированный фонд рабочего времени - 2
Человеко-часы
2.1.6.
Фактическое суммарное время реализации компетенций совокупностью единиц человеческого капитала региона
Человеко-часы
2.1.7.
Фактическое число рабочих мест в регионе
Единицы
2.2.
Индикатор Level of Technological Development (LTD)


на основе показателей:

2.2.1.
Количество поданных патентных заявок
Единицы
2.2.2.
Количество внедренных патентных заявок
Единицы
2.2.3.
Внутренние затраты на исследования и разработки
Млн руб.
2.2.4.
Стоимость введенного в работу нового инновационного оборудования
Млн руб.
2.3.
Индикатор Level of Human Potential (LHP)


на основе показателей:

2.3.1.
Обеспеченность педагогическими кадрами системы общего образования
%
2.3.2.
Доля педагогов общего образования, имеющих высшую квалификационную категорию
%

Окончание таблицы 1

2.3.3.
Соответствие нормативным требованиям ФГОС в части обеспечения материально-технической базы системы общего образования
%
2.3.4.
Средний балл ЕГЭ системы общего образования
Балл
2.3.5.
Соответствие нормативным требованиям ФГОС в части обеспечения материально-технической базы системы профессионального образования
%
2.3.6.
Доля аттестованных научно-педагогических кадров в системе профессионального образования
%
2.3.7.
Доля трудоустроившихся выпускников системы профессионального образования по специальности
%
2.4.
Индикатор Productive Efficiency (PE)


на основе показателей:

2.4.1.
Валовой региональный продукт
Млрд руб.
2.4.2.
Численность занятых в высокотехнологичных и среднетехнологичных (высокого уровня) видах деятельности
Тыс. чел.
2.4.3.
Средняя заработная плата по региону
Тыс. руб.
2.4.4.
Удельный вес работников, прошедших обучение с отрывом и без отрыва от производства
%
2.4.5.
Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций
%
3. Движение человеческого капитала
3.1.
Прирост/убыль человеческого капитала
Чел.
4. Результирующие показатели
4.1.
Стоимость единицы человеческого капитала (по каждому региону)
Тыс. руб.
4.2.
Скорректированная величина человеческого капитала
Млрд руб.
4.3.
Уровень технологического развития (по каждому региону)

4.4.
Среднероссийская стоимость единицы человеческого капитала
Тыс. руб.
4.5.
Среднероссийский уровень технологического развития

Источник: авторская разработка.

Основываясь на представленной методике, авторами были осуществлены соответствующие расчеты и составлен межрегиональный баланс человеческого капитала для всех регионов России (табл. 2). В качестве рассматриваемого периода выбран 2019 год, поскольку данные за этот период отражают объективно сложившиеся на территории России тенденции в накоплении и использовании человеческого капитала, не подвергшиеся влиянию пандемии COVID-19.

Представленные в балансе индикаторы (WT, LTD, LHP, PE) отражают уровень развития в регионах факторов, влияющих на эффективность использования человеческого капитала и его величину. Соответствующие значения индикаторов имеют следующую градацию: 1,1 – благополучный уровень, 1,0 – приемлемый уровень, 0,9 – негативный уровень, 0,8 – критический уровень.

Таблица 2

Межрегиональный баланс человеческого капитала (ЧК) в России в 2019 году

Субъект
Формирование ЧК, млрд руб.
Использование ЧК
Движение ЧК, чел.
Стоимость единицы ЧК, тыс. руб.
Скорректированная величина ЧК,
млрд руб.
Уровень технологического развития
WT
LTD
LHP
PE
Владимирская область
868,94
0,9
0,8
0,9
0,9
3398
1366,69
509,47
0,093
Калужская область
697,50
1,0
0,8
0,9
1,0
2950
1399,48
505,18
0,076
Московская область
4792,04
1,0
0,8
1,1
1,0
-70866
1394,21
4130,05
0,050
Тульская область
963,50
1,0
0,8
0,9
0,9
3470
1365,89
627,42
0,257
г. Москва
13001,00
1,0
0,8
1,1
1,1
-48406
1464,88
12516,32
0,151
г. Санкт-Петербург
4565,07
1,1
0,8
1,0
1,1
-20023
1434,56
4391,18
0,097
Республика Татарстан
2759,08
1,0
0,8
0,9
1,0
-2219
1421,25
1984,27
0,093
Кировская область
770,31
1,0
0,8
0,9
0,8
2914
1379,01
446,02
0,048
Нижегородская область
2349,61
1,0
1,0
0,9
1,0
-1149
1437,51
2113,16
0,762
Пензенская область
839,65
1,0
0,8
1,0
0,9
3433
1444,93
608,12
0,059
Самарская область
2278,88
1,0
0,8
0,9
0,9
1566
1408,02
1478,14
0,061
Свердловская область
2813,81
1,0
0,8
0,9
1,0
8790
1396,92
2034,79
0,124
Тюменская область
995,49
1,0
0,8
0,9
1,1
-8161
1369,69
779,57
0,120
Челябинская область
2457,24
1,0
0,8
1,0
0,9
5210
1391,81
1774,43
0,109
Новосибирская область
1877,28
1,0
0,8
0,9
0,9
-3132
1417,78
1213,60
0,088
Томская область
697,25
1,0
0,8
0,9
1,0
2578
1390,05
504,60
0,202
Продолжение таблицы 2

Ивановская область
602,00
1,0
0,8
0,9
0,8
1939
1357,99
348,27
0,015
Орловская область
391,22
1,0
0,8
0,9
0,8
2744
1309,75
227,41
0,014
Смоленская область
554,45
1,0
0,8
0,9
0,8
2058
1347,72
320,96
0,025
Тамбовская область
610,16
1,0
0,8
0,9
0,8
3142
1343,66
353,88
0,002
Республика Карелия
352,07
1,0
0,8
0,9
0,8
632
1322,08
203,27
0,015
Республика Коми
537,85
0,9
0,8
0,9
0,9
8417
1341,26
320,26
0,015
Ненецкий автономный округ
40,63
1,0
0,8
0,8
1,0
77
1297,96
26,06
0,000
Архангельская область
649,77
1,0
0,8
0,9
0,9
3803
1356,23
424,39
0,007
Новгородская область
378,95
1,0
0,8
1,0
0,9
621
1362,63
273,45
0,043
Республика Адыгея
201,50
1,0
0,8
0,9
0,8
-4375
1325,64
112,72
0,000
Республика Калмыкия
141,21
1,0
0,8
0,8
0,8
1798
1353,90
73,55
0,000
Республика Крым
985,64
1,0
0,8
0,8
0,8
-3172
1155,90
502,77
0,002
Краснодарский край
3544,26
1,0
0,8
0,9
0,9
-19164
1351,07
2279,90
0,005
Астраханская область
622,88
1,0
0,8
0,9
0,9
3793
1349,09
406,94
0,002
г. Севастополь
235,04
1,0
0,8
0,8
0,9
-4182
1178,12
132,54
0,009
Республика Дагестан
1481,27
1,1
0,8
0,8
0,8
9314
1335,20
841,25
0,000
Чеченская Республика
737,31
0,9
0,8
0,8
0,8
2441
1360,59
341,28
0,000
Республика Мордовия
521,20
1,0
0,8
0,9
0,8
3033
1340,54
302,56
0,017

Продолжение таблицы 2

Саратовская область
1402,69
1,0
0,8
0,9
0,8
6934
1333,10
813,28
0,031
Курганская область
394,88
1,0
0,8
0,9
0,8
3643
1269,29
230,11
0,017
Республика Хакасия
279,77
1,0
0,8
0,8
0,8
708
1268,23
143,70
0,008
Алтайский край
1346,50
1,0
0,8
1,0
0,8
6715
1322,56
867,44
0,016
Красноярский край
1893,78
0,9
0,8
0,9
1,0
5117
1347,69
1231,64
0,038
Забайкальский край
594,87
0,9
0,8
0,8
0,8
5776
1299,97
277,57
0,002
Приморский край
1276,83
0,8
0,8
0,9
0,9
2827
1360,07
663,90
0,019
Амурская область
504,38
0,8
0,8
0,8
0,8
2496
1300,96
207,93
0,000
Магаданская область
121,43
0,9
0,8
0,8
1,1
1517
1343,20
78,23
0,036
Сахалинская область
375,14
0,9
0,8
0,8
1,1
2621
1350,40
239,93
0,013
Еврейская автономная область
79,90
0,8
0,8
0,8
0,8
1101
1256,35
33,30
0,000
Белгородская область
1058,18
0,9
0,8
0,9
1,0
-263
1403,23
685,46
0,009
Брянская область
704,41
1,0
0,8
0,9
0,9
2973
1384,99
459,12
0,012
Воронежская область
1549,09
1,0
0,8
0,9
0,9
-1569
1400,12
1002,38
0,021
Костромская область
386,00
1,0
0,8
0,9
0,8
1468
1394,49
223,51
0,0002
Курская область
711,36
1,0
0,8
0,8
0,8
498
1407,24
364,57
0,009
Липецкая область
811,66
1,0
0,8
1,0
1,0
1446
1436,31
650,99
0,009
Вологодская область
721,16
1,0
0,8
1,0
1,0
2866
1385,26
580,11
0,003
Калининградская область
669,97
0,9
0,8
0,9
0,9
-7483
1398,98
384,62
0,010
Продолжение таблицы 2

Ленинградская область
1079,18
1,0
0,8
1,0
0,9
-34477
1376,85
742,83
0,025
Мурманская область
498,52
0,8
0,8
0,9
1,0
6086
1375,99
291,97
0,004
Псковская область
387,52
1,0
0,8
0,9
0,8
218
1375,63
223,38
0,004
Волгоградская область
1514,52
1,0
0,8
0,8
0,9
7431
1370,73
878,23
0,004
Ростовская область
2662,06
1,0
0,8
0,9
1,0
1628
1387,21
1918,31
0,024
Республика Ингушетия
264,26
0,8
0,8
0,8
0,9
-2566
1407,16
120,11
0,000
Кабардино-Балкарская Республика
504,76
1,0
0,8
0,8
0,8
2326
1371,62
260,07
0,000
Карачаево-Черкесская Республика
231,32
1,0
0,8
0,8
0,8
1166
1373,64
119,26
0,000
Республика Северная Осетия – Алания
376,47
1,0
0,8
0,8
0,8
4141
1378,52
195,68
0,001
Ставропольский край
1752,95
1,0
0,8
1,0
0,8
-1152
1396,10
1120,86
0,020
Республика Башкортостан
2277,72
1,0
0,8
1,0
0,9
5686
1383,12
1645,62
0,026
Республика Марий Эл
382,77
1,0
0,8
0,9
0,9
614
1371,45
248,58
0,002
Оренбургская область
1213,62
1,0
0,8
0,9
0,8
7668
1386,36
705,17
0,005
Ханты-Мансийский автономный округ – Югра
1551,97
1,0
0,8
0,9
1,1
7762
1435,15
1237,98
0,000

Окончание таблицы 2

Ямало-Ненецкий автономный округ
613,01
1,0
0,8
0,9
1,1
3264
1449,21
489,25
0,000
Республика Алтай
111,66
1,0
0,8
0,8
0,8
-303
1366,70
56,96
0,013
Республика Тыва
142,68
0,9
0,8
0,8
0,8
715
1415,44
66,21
0,000
Иркутская область
1529,43
0,9
0,8
0,9
1,0
7426
1413,13
997,87
0,013
Кемеровская область
1641,58
0,9
0,8
1,0
0,8
9234
1394,47
952,96
0,000
Омская область
1264,65
0,9
0,8
0,8
0,9
11199
1431,25
663,91
0,032
Республика Бурятия
535,16
0,9
0,8
0,8
0,9
1172
1456,61
278,31
0,002
Республика Саха (Якутия)
701,81
1,0
0,8
0,9
1,0
4213
1390,01
509,52
0,001
Камчатский край
235,68
0,9
0,8
0,8
1,1
864
1424,94
150,11
0,003
Хабаровский край
929,71
1,0
0,8
0,9
0,9
3265
1392,19
605,40
0,005
Чукотский автономный округ
46,91
0,9
0,8
0,8
1,0
210
1400,23
27,19
0,000
Ульяновская область
726,61
1,0
0,8
0,9
0,8
4045
1313,71
421,59
0,069
Рязанская область
663,24
1,0
0,8
0,9
0,9
846
1340,96
430,51
0,049
Тверская область
770,44
1,0
0,8
0,9
0,8
4158
1298,13
446,88
0,078
Ярославская область
806,41
1,0
0,8
0,9
0,9
-498
1327,64
522,12
0,197
Удмуртская Республика
889,22
1,0
0,8
0,9
0,8
3645
1291,72
514,90
0,054
Чувашская Республика
654,45
0,9
0,8
0,9
0,8
3377
1304,99
341,55
0,073
Пермский край
1476,91
1,0
0,8
0,9
0,9
3974
1324,58
960,45
0,202
Среднероссийское значение






1365,41

0,044

Источник: составлено авторами по результатам собственных расчетов на основе данных Росстата.

Полученные данные позволяют проанализировать состояние накопления и использования человеческого капитала как в контексте сбалансированности внутри регионов, так и на межрегиональном уровне. Результаты данного анализа приводят к нескольким значимым выводам:

Во-первых, во всех регионах России наблюдается внутренняя разбалансированность между накоплением и использованием человеческого капитала. Это обусловлено низкой степенью эффективности факторов регионального социально-экономического развития, оцененных через систему индикаторов. Ключевое негативное воздействие оказывает региональный уровень технологического развития (LTD), имеющий критический уровень во всех регионах за исключением Нижегородской области. Также регионы существенно дифференцируются по показателям уровня человеческого потенциала (LHP) и общей производительности (PE). Данные показатели характеризуют качество системы воспроизводства в регионе человеческого капитала, а также его общую эффективность и отдачу от его использования. Выявленное негативное воздействие вышеописанных факторов позволяет определить приоритетные направления будущей региональной политики, которая должна быть направлена на обеспечение внутренней сбалансированности в регионе человеческого капитала.

Во-вторых, на межрегиональном уровне также отмечается наличие разбалансированности в накоплении человеческого капитала. Для оценки межрегиональной сбалансированности проводилось сравнение показателей стоимости единицы человеческого капитала и уровня технологического развития в регионах со среднероссийским значением. Данные показатели отражают, во-первых, качество человеческого капитала в регионах, а во-вторых, его соответствие имеющейся в регионе технологической инфраструктуре, что позволяет делать выводы о степени эффективности использования человеческого капитала. Так, зеленым цветом в таблице обозначены анализируемые параметры, имеющие значение выше среднероссийского, что является положительным значением в рамках данного анализа. В свою очередь оранжевым цветом обозначены показатели со значением ниже среднероссийского. Таким образом, мы можем выделить на территории страны 4 сформировавшихся сценария, в рамках которых должна осуществляться федеральная политика в области управления накоплением человеческого капитала.

Первый сценарий определяется как базовый сценарий опережающего роста. Данный сценарий характеризуется значениями стоимости единицы человеческого капитала и уровня технологического развития выше среднероссийского уровня. К числу данных регионов относятся Владимирская область, Калужская область, Московская область, Тульская область, г. Москва, г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Кировская область, Нижегородская область, Пензенская область, Самарская область, Свердловская область, Тюменская область, Челябинская область, Новосибирская область и Томская область.

Второй сценарий можно охарактеризовать как сценарий общего снижения. В рамках него в регионах стоимость единицы человеческого капитала и уровень технологического развития ниже среднероссийских значений. К данному сценарию относятся: Ивановская область, Орловская область, Смоленская область, Тамбовская область, Республика Карелия, Республика Коми, Ненецкий автономный округ, Архангельская область, Новгородская область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Республика Крым, Краснодарский край, Астраханская область, г. Севастополь, Республика Дагестан, Чеченская Республика, Республика Мордовия, Саратовская область, Курганская область, Республика Хакасия, Алтайский край, Красноярский край, Забайкальский край, Приморский край, Амурская область, Магаданская область, Сахалинская область, Еврейская автономная область.

Третий сценарий – сценарий технологического отставания. Для данного сценария характерны стоимость единицы человеческого капитала выше среднероссийского значения при уровне технологического развития ниже среднероссийского. Реализуется в следующих субъектах: Белгородская область, Брянская область, Воронежская область, Костромская область, Курская область, Липецкая область, Вологодская область, Калининградская область, Ленинградская область, Мурманская область, Псковская область, Волгоградская область, Ростовская область, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия – Алания, Ставропольский край, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Оренбургская область, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Алтай, Республика Тыва, Иркутская область, Кемеровская область, Омская область, Республика Бурятия, Республика Саха (Якутия), Камчатский край, Хабаровский край, Чукотский автономный округ.

Четвертый сценарий – сценарий кадрового дефицита. В регионах с данным сценарием стоимость единицы человеческого капитала ниже среднероссийского значения при уровне технологического развития выше среднероссийского. Этот сценарий в меньшей степени представлен и характерен для таких регионов, как Рязанская область, Тверская область, Ярославская область, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Пермский край, Ульяновская область.

Выделение данных сценариев и описание их характеристик является основой для выработки федеральной политики, направленной на сбалансированность управления социально-экономическим развитием территорий через управление сбалансированностью человеческого капитала.

Заключение

В рамках проведенного исследования было проанализировано состояние человеческого капитала на территории России. Апробация авторской методики межрегионального баланса человеческого капитала позволила оценить сбалансированность человеческого капитала на территории России в региональном разрезе. Оценка сбалансированности отражает соответствие между величиной накопленного в регионах человеческого капитала и его фактическим использованием, обусловленным факторами социально-экономического развития регионов.

Проведенные расчеты позволили получить стоимостные оценки накопленного и используемого в регионах человеческого капитала, послужившие основой для выводов о наличии как внутри региональных диспропорций в накоплении и использовании человеческого капитала, так и межрегиональной разбалансированности. Кроме того, полученные оценки позволили выделить 4 базовых сценария регионального развития, основанные на качестве регионального человеческого капитала и региональном уровне технологического развития.

Выделенные сценарии являются основой для будущих исследований, направленных на разработку моделей управления накоплением человеческого капитала, основанных на методике межрегионального баланса.


Источники:

1. Eker S., Ilmola-Sheppard L. Systems Thinking to Understand National Well-Being from a Human Capital Perspective // Sustainability. – 2020. – № 12 (5). – p. 19. – doi: 10.3390/su12051931.
2. Khan Z., Hussain M., Shahbaz M., Yang S., Jiao Zh. Natural resource abundance, technological innovation, and human capital nexus with financial development: A case study of China // Resources Policy. – 2020. – № 65. – doi: 10.1016/j.resourpol.2020.101585.
3. Shafuda Ch., Kumar De U. Government expenditure on human capital and growth in Namibia: a time series analysis // Journal of Economic Structures. – 2020. – № 9(21). – doi: 10.1186/s40008-020-00196-3.
4. Nar M. The Relationship Between Human Capital and Financial Development: A Case Study of Turkey // International Journal of Financial Research. – 2020. – № 11(1). – p. 157-170. – doi: 10.5430/ijfr.v11n1p157.
5. Самородова Е.М., Марченкова Л.М. К вопросу о конкурентоспособности национальных экономик: роль человеческого капитала // Вестник ОрелГИЭТ. – 2021. – № 1. – c. 119-127. – doi: 10.36683/2076-5347-2021-1-55-119-127.
6. Грачев С.А., Доничев О.А., Малкова Т.Б. Человеческий капитал как ресурс инновационного развития региона // Экономический анализ: теория и практика. – 2016. – № 5(452). – c. 64-77.
7. Alpaslan B., Ali A. The spillover effects of innovative ideas on human capital // Review of Development Economics. – 2018. – № 22(1). – p. 333-360. – doi: 10.1111/rode.12344.
8. Tóth A., Juhász T., Kálmán B. The role of innovation and human factor in the development of East Central Europe // Montenegrin Journal of Economics. – 2020. – № 16(1). – p. 251-274. – doi: 10.14254/1800-5845/2020.16-1.17.
9. Mohamed B.H., Ari I., Al-Sada M.B.S., Koç M. Strategizing human development for a country in transition from a resource-based to a knowledge-based economy // Sustainability. – 2021. – № 13(24). – doi: 10.3390/su132413750.
10. Тюпаков К.Э., Хорольская Т.Е., Костанян A.A. Роль человеческого капитала в реализации стратегии инновационного развития региона // Вестник Академии знаний. – 2021. – № 2. – c. 245-248.
11. Некрасова Т.А. Роль человеческого капитала в условиях инновационного развития российской экономики // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2017. – № 3. – c. 21-26.
12. Окунькова Е.А. Роль человеческого капитала в инновационном развитии экономических систем // Глобальный научный потенциал. – 2018. – № 11(92). – c. 120-123.
13. Чарочкина Е.Ю., Андросова И.В., Согачева О.В. Провалы рынка и государства на рынках человеческого капитала: механизм регулирования // Цитисэ. – 2019. – № 2 (19). – c. 17.
14. Габдуллин Н. М., Киршин И. А. Эффективное использование человеческого капитала в условиях цифровизации российской экономики // Журнал экономической теории. – 2019. – № 2. – c. 225-233.
15. Власюк Л.И., Строев П.В. Методика определения уровня развития человеческого капитала и его дифференциация в регионах России // Экономика. Налоги. Право. – 2017. – № 4. – c. 86-95.
16. Михалева У.Н. Человеческий капитал как одно из приоритетных направлений политики развития регионов // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2018. – № 6A. – c. 121-131.
17. Аничин В.Л., Ващейкина Ю.Ю. Особенности применения индексного метода к анализу стоимости человеческого капитала // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2018. – № 3. – c. 140-144.
18. Кетова К.В., Романовский Ю.М., Русяк И.Г. Математическое моделирование динамики человеческого капитала // Компьютерные исследования и моделирование. – 2019. – № 2. – c. 329-342.
19. Минаев Н.Н., Жарова Е.А. Система индикаторов оценки стоимости человеческого капитала под воздействием межрегиональных миграционных процессов // Региональная экономика: теория и практика. – 2021. – № 3. – c. 539–562. – doi: 10.24891/re.1 9,3. 539.
20. Минаев Н.Н., Жарова Е.А. Модель межрегионального баланса человеческого капитала в Российской Федерации // Региональная экономика: теория и практика. – 2022. – № 6. – c. 1078-1098.

Страница обновлена: 22.09.2022 в 16:12:14