Проблемы измерения влияния человеческого капитала на производительность
Коростелева В.В.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Статья в журнале
Лидерство и менеджмент (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 12, Номер 5 (Май 2025)
Аннотация:
В статье рассматриваются ключевые проблемы измерения влияния человеческого капитала на производительность. Несмотря на признание важности человеческого капитала как фактора экономического роста, его оценка сталкивается с методологическими сложностями. Автор анализирует основные подходы к измерению человеческого капитала (например, через уровень образования, профессиональные навыки, здоровье населения) и выделяют ограничения, связанные с учетом косвенных эффектов, динамикой накопления знаний и различиями в методологиях расчетов. Уделяется внимание проблемам агрегации данных, влиянию институциональных факторов и различиям в производительности между секторами экономики. Рассмотрен зарубежный опыт моделей измерения человеческого капитала и кейсы крупнейших корпораций. В статье также обсуждаются возможные пути совершенствования методик измерения, включая применение комплексных индексов и панельных данных
Ключевые слова: человеческий капитал, производительность, измерение человеческого капитала, автоматизация и искусственный интеллект
JEL-классификация: E24, J24, O15, O32, O33
Введение
Актуальность. Изучение взаимосвязи между человеческим капиталом (ЧК) и производительностью остается одним из ключевых направлений экономической науки и практики управления. В условиях глобальных вызовов, таких как цифровая трансформация, старение населения, рост неравенства и нестабильность рынков труда, эта тема приобретает особую значимость.
Исследования человеческого капитала и производительности критически важны для поддержания конкурентоспособности экономических субъектов в условиях технологических изменений, снижения неравенства через улучшение доступа к качественному образованию и для разработки эффективных стратегий развития бизнеса и государственной политики.
Человеческий капитал перестал быть «мягким» фактором. Сегодня это измеримый драйвер эффективности. Исследования в этой области помогают бизнесу оптимизировать ROI на персонал, странам – формировать образовательную политику, а обществу – снижать неравенство через доступ к знаниям [29].
Литературный обзор. В зарубежной и отечественной науке категория «человеческий капитал» впервые использовал Т. Шульц (в 1961 г.) [31, 32], а затем Г. Беккер (с 1965 г.) [15, 16, 17]. Этим выдающимся ученым были присуждены Нобелевские премии за вклад в развитие теории человеческого капитала — Т. Шульцу в 1979 г., Г. Беккеру — в 1992 г. Именно человеческий капитал выступает главным фактором формирования и развития инновационного менеджмента и экономики знаний. В настоящее время понятие «человеческий капитал» включает образованную часть трудовых ресурсов, инструментарий интеллектуального и управленческого труда, знания, умения и навыки для удовлетворения потребностей индивида и социума в целом [13].
Таблица 1 - Основные концепции человеческого капитала
Автор(ы)
|
Год
|
Подход
|
Классические
теория человеческого капитала
| ||
Шульц Т. [31,
32] (1961), Беккер Г. [15-17] (1964)
|
1961-1964
|
Шульц [24-27] в 1961 г. впервые ввел термин
"человеческий капитал", доказав, что инвестиции в образование и
здоровье повышают производительность.
Беккер [3-6] в 1964 г. разработал теорию инвестиций в ЧК, показав, что обучение и здоровье работников влияют на их доход и продуктивность. Возврат от инвестиций в человеческий капитал аналогичен инвестициям в физический капитал. |
Модель Дж. Минцера [29]
|
1974
|
Заработная плата зависит от уровня образования и опыта
(Mincer equation) [22].
Подтверждается положительная корреляция между образованием и производительностью. |
Лукас Р. [28] (1988), Ромер Д. [30] (1990)
|
1988-1990
|
В эндогенных моделях роста человеческий капитал — драйвер
инноваций и технологического прогресса.
Лукас Р. [21] подчеркивает роль внешних эффектов (spillover effects), когда квалифицированные работники повышают общую производительность. Ромер Д. [23]: знания и навыки создают положительные экстерналии для всей экономики. |
Влияние человеческого капитала на производительность
| ||
Норт Д. [3, 11]
|
1990
|
Подчеркивает, что институты (право, образование,
здравоохранение) формируют условия для накопления человеческого капитала.
|
Bartel [21]
|
1994
|
Исследования показывают, что обучение сотрудников
увеличивает их эффективность.
|
Black & Lynch [18,
19]
|
2001
|
Обнаружили, что комбинация образования и современных
управленческих практик повышает производительность фирм.
|
Pritchett [23,
26]
|
2001
|
В странах с высоким уровнем коррупции или слабыми
институтами отдача от человеческого капитала снижается.
|
Hanushek & Woessmann [24]
|
2012
|
Доказали, что качество образования значимо влияет на
экономический рост.
|
Acemoglu & Autor [27]
|
2012
|
Отмечают, что в цифровой экономике когнитивные навыки
становятся критически важными.
|
Проблема измерения
| ||
М. Хуселид [25]
|
1995
|
Исследование 968 фирм показало, что инвестиции в обучение
повышают рыночную стоимость компании на 15-20 %.
|
Н. Блум, Д. Ван Ринен [20, 22]
|
2010
|
Анализ данных 4000 компаний показал, что хорошо
управляемые фирмы с развитым ЧК на 30% продуктивнее.
|
Э. А. Ханушек [1]
|
2015
|
Традиционные метрики не всегда отражают реальные навыки.
Растет интерес к альтернативным показателям: PIAAC, тесты когнитивных
способностей. 50-летнее исследование 60 стран – качество образования
объясняет 30% различий в темпах роста ВВП.
|
Дж. Псахаропулос, А.
Патринос [2]
|
2018
|
В развитых странах человеческий капитал дает больший
прирост производительности, чем в развивающихся.
|
Д. Эйсмоглу, П. Рестрепо [5]
|
2018
|
Автоматизация меняет спрос на навыки.
|
Пфеффер Дж. [6]
|
2018
|
Предупреждает о «мифологизации ЧК» – не все инвестиции
окупаются (пример: Yahoo потратила 1 млрд. долл. на бесполезные тренинги).
|
McKinsey* [9,
10]
|
2022
|
Корпорации из топ-10 по индексу ЧК имеют в 2,5 раза более
высокую доходность акционерного капитала (ROE). Компании с этнически
разнородными командами на 35% вероятнее превзойдут отраслевую
рентабельность.
|
П. Капелли [7,
8]
|
2022
|
В fast-changing отраслях (IT) традиционные модели ЧК
устаревают быстрее, чем окупаются.
|
Gartner* [1]
|
2023
|
Организации с развитыми «цифровыми компетенциями»
сохраняют 92% продуктивности в remote-режиме vs 67% у традиционных.
|
*Исследовательские и консалтинговые компании
Исследования подтверждают значимость человеческого капитала для производительности, но его влияние зависит от институтов, технологий и качества образования. Человеческий капитал – критический фактор эффективности, но его воздействие нелинейно и зависит от: качества управления, адаптивности к технологическим изменениям, системности инвестиций. Современные работы смещаются в сторону анализа цифровых навыков и неравенства в доступе к образованию [41].
Несмотря на значительное количество научных трудов в изучении человеческого капитала, в этой области остаются нерешенные вопросы и методологические ограничения. Традиционные метрики для измерения человеческого капитала устарели – нужны композитные индексы, учитывающие цифровые навыки, креативность, адаптивность, здоровье и психологическое благополучие. Также следует отметить неравномерность влияния на разные сектора экономики – в IT и наукоемких отраслях человеческий капитал дает максимальную отдачу, но как измерить его вклад в традиционных отраслях?
Цель исследования заключается в систематизации методологических ограничений, связанных с оценкой воздействия человеческого капитала на производительность, отраслевую и макроэкономическую эффективность.
Научная новизна исследования заключается в комплексном сопоставлении различных методологий измерения, эмпирической верификации новых подходов на актуальных данных и учете современных вызовов (цифровая трансформация, нестандартная занятость). Таким образом, исследование направлено на преодоление разрыва между теоретическими моделями и реальными возможностями оценки человеческого капитала, что имеет значение для экономической политики и управления организациями.
Авторская гипотеза. В условиях цифровой экономики традиционные метрики человеческого капитала систематически недооценивают его влияние на производительность, тогда как комплексные показатели, включающие цифровую грамотность, адаптивность к технологиям и когнитивную гибкость, демонстрируют более сильную корреляцию с ростом эффективности.
Ограниченность
традиционных метрик
|
|
В
индустриальную эпоху годы обучения и дипломы адекватно отражали квалификацию,
но в цифровой экономике навыки устаревают быстрее, а формальное образование
не всегда поспевает за изменениями (Acemoglu & Restrepo, 2020).
|
|
Пример:
Выпускник вуза с дипломом по маркетингу может не владеть цифровыми
инструментами анализа данных (Google Analytics, Power BI), критически важными
для современной производительности.
|
|
| |||
|
|
|
|
|
Роль
цифровых и «мягких» навыков
|
|
Исследования
(Deming, 2017; OECD, 2019) показывают, что в автоматизированных средах
социальные навыки (коммуникация, управление проектами) и когнитивная гибкость
важнее узкоспециализированных технических знаний.
|
|
Гипотеза
предполагает, что индекс цифровой грамотности (например, способность работать
с ИИ-инструментами) будет значимым предиктором производительности, особенно в
IT, финансах и наукоемких отраслях.
|
|
| |||
|
|
|
|
|
Технологическая
адаптивность как ключевой фактор
|
|
В
быстро меняющейся среде способность к переобучению становится критической
составляющей человеческого капитала (World Bank, 2021).
|
|
Предполагается,
что работники с высоким уровнем адаптивности (измеряемой через частоту
прохождения курсов, освоение новых программ) будут показывать более
устойчивую производительность.
|
|
|
Методология. В процессе исследования использовалась комбинация количественных и качественных методов, а также междисциплинарный подход. Важно учитывать как теоретические аспекты, так и практические данные, чтобы получить всестороннее понимание проблем применения традиционных метрик и перспектив новых индикаторов.
Основная часть
Люди – главная ценность любого бизнеса. Только эффективная команда способна привести его к глобальным целям. А чтобы команда была эффективной, в людей нужно вкладывать не только деньги, но и душу.
Изучение ЧК как ключевого фактора эффективности организаций остается крайне востребованным в условиях перехода к цифровой экономике, глобальной конкуренции и меняющихся моделей управления.
Таблица 2 – Значимость человеческого капитала в условиях цифровой экономики
Тренды,
повышающие значимость ЧК
|
Значение
|
Цифровая
трансформация
|
Требует новых навыков: 85% профессий к 2030 году будут
нуждаться в переобучении [7].
Внедрение ИИ в Amazon сократило 10% низкоквалифицированных рабочих, но повысило спрос на data-специалистов (+30% зарплат) [30]. |
Дематериализация
экономики
|
70% стоимости S&P 500 – нематериальные активы (бренд,
знания сотрудников) против 20% в 1980-х (Ocean Tomo, 2024) [14]
|
Гибридная работа
|
Компании с развитым ЧК показывают на 25% более высокую
продуктивность в remote-режиме (Gartner, 2023) [12]
|
Рентабельность
инвестиций в ЧК
|
Для бизнеса:
- каждый 1 долл., вложенный в обучение, дает 4,3 долл. дохода (ATD, 2022) [14], - Google тратит 10000 долл. в год на развитие каждого сотрудника – ROI 300% [34], - компании с программами mentorship теряют на 40% меньше персонала (LinkedIn, 2024) [12]. Для государства: - связь между расходами на образование и ВВП: +1% бюджета на образование → +0.3% роста ВВП в долгосрочной перспективе (ВБ, 2023) [14]. |
Новые методы
оценки ЧК
|
Анализ данных LinkedIn: корреляция между количеством
сертификатов у сотрудников и доходом компании (+15% для IT-сектора) [14].
Нейроэкономика: сотрудники с высоким эмоциональным интеллектом на 50% эффективнее в кризис. |
Кейсы
эффективного управления ЧК
|
Microsoft (2014-2024) перешел от «фиксированных навыков» к
«культуре обучения»: 20 млрд. долл. инвестиций в переобучение → рост
капитализации с 300 млрд. долл. до 3 трлн. долл. [14]
Samsung применяет систему пожизненного найма + ежегодное обучение: 95% инженеров проходят курсы по ИИ – доля на рынке чипов 45% [30]. Boeing: сокращение затрат на подготовку пилотов в 2010-х → убытки 20 млрд. долл. после аварий 737 MAX [30]. |
Влияние ИИ на ЧК
|
Автоматизация 30% задач → перераспределение времени на
креативность.
Гиперперсонализация обучения: использование big data для индивидуальных треков развития. ЧК в виртуальных организациях: управление мотивацией в метавселенных. Автоматизация и искусственный интеллект меняют структуру занятости, повышая спрос на высококвалифицированные кадры (Acemoglu & Restrepo, 2020) [14]. Какие именно компетенции (технические, когнитивные, социальные) будут наиболее востребованы? |
Здоровье
сотрудников → продуктивность
|
Компании с wellness-программами имеют на 18% более высокие
показатели EPS (Harvard, 2023) [1].
|
Демографические
изменения и гендерное разнообразие в руководстве
|
Старение населения в развитых странах требует повышения
производительности меньшего числа работников.
В развивающихся странах сохраняется «демографический дивиденд», но его реализация зависит от инвестиций в образование и здравоохранение. Фирмы с >30% женщин в топ-менеджменте на 15% прибыльнее (MSCI, 2024) [1]. |
Исследование традиционных показателей для измерения человеческого капитала позволило выявить проблемы, общие для всех методов. Во-первых, нет метрик для оценки влияния автоматизации и ИИ на ценность человеческого капитала. Например, навык программирования на устаревшем языке (Pascal) может формально учитываться, но не иметь рыночной ценности. Во-вторых, в подходах происходит игнорирование здоровья и ментального благополучия - даже высококвалифицированные работники теряют продуктивность из-за выгорания, однако это редко включается в индексы. В-третьих, можно обозначить проблему причинности, то есть корреляция между образованием и зарплатой не всегда имеет причинно-следственную связь (возможна обратная зависимость: богатые семьи больше инвестируют в детей). В-четвертых, стоит помнить о важности культурных и институциональных различиях.
Таблица 3 – Традиционные метрики измерения человеческого капитала
Подход
|
Исследуемые
показатели в рамках подхода
|
Достоинства/
Недостатки
|
Методы,
основанные на образовательных показателях
|
Годы
обучения (минцеровский подход)
|
Простота расчета, сопоставимость между странами.
Формальный подход - учитываются только
продолжительность обучения и полученные дипломы. Предполагают линейную
зависимость между годами обучения и производительностью. Не учитывает
качество образования (год обучения в Финляндии ≠ году обучения в
развивающейся стране). Игнорирует неформальное обучение (онлайн-курсы,
самообразование). Не отражает актуальность знаний (устаревание навыков в
цифровую эпоху, важно особенно в быстро меняющихся отраслях). Не учитывают
различия в отдаче от образования на разных уровнях. Устаревают в условиях
необходимости непрерывного образования.
|
Уровень
образования
|
Дипломы ≠ реальным компетенциям (в 90-е появилось
большое количество частных ВУЗов, которые «раздавали» дипломы за деньги). Не
отражают специализацию и востребованность навыков (бакалавр гуманитарий vs
инженер). Не отражают качество образования (разница между вузами и
программами). Не показывают реальный уровень компетенций выпускников
| |
Финансовый
подход
|
Затратные
метрики (инвестиции в образование/ здравоохранение)
|
Не показывает реальную отдачу (например, коррупция в
распределении бюджетных средств). Не учитывают эффективность использования
ресурсов. Зависят от институциональных особенностей стран. Не отражают
индивидуальные траектории развития.
|
Доходные
метрики (дисконтирование будущих заработков)
|
Зависит от рыночных искажений (гендерный разрыв в
оплате труда, дискриминация). Ключевые ограничения: на зарплату влияют
рыночные искажения (дискриминация, профсоюзы), не учитывает нематериальные
аспекты занятости, зависит от макроэкономической конъюнктуры, не отражает
потенциальную продуктивность, а только рыночную оценку.
| |
Альтернативные
методы
|
Тестирование
навыков
|
Позволяет измерить фактические когнитивные
способности. Охватывают лишь базовые навыки, но не креативность или
digital-компетенции. Имеют культурные и языковые ограничения.
|
Индексы
человеческого капитала (Всемирный банк)
|
Агрегирование
разнородных показателей в единый индекс маскирует дисбалансы (страна с
высоким HCI может иметь дефицит IT-специалистов). Не учитывает некогнитивные
навыки (эмоциональный интеллект, лидерство).
| |
Корпоративные
метрики
|
Затраты на обучение сотрудников не отражают
эффективность программ.
KPI производительности зависят от внешних факторов (автоматизация, экономические кризисы). |
Перспективным направлением в исследовании метрик человеческого капитала и его влияния на производительность, представляется разработка динамических многофакторных моделей, сочетающих количественные и качественные показатели с учетом отраслевой специфики и индивидуальных характеристик работников.
Таблица 4 - Альтернативные подходы к измерению влияния человеческого капитала на производительность
Подход
|
Методы
|
Примечание
|
Компетентностные модели. Фокус на конкретных
профессиональных и надпрофессиональных компетенциях, необходимых для
выполнения трудовых функций.
|
- Модель Skills-Task
Matching
- Анализ соответствия навыков работников выполняемым задачам - Использование матриц компетенций для конкретных должностей - Стандарты WorldSkills - Отраслевые рамки квалификаций - Оценка через практические кейсы и симуляции |
Прямая связь с производственными процессами.
Учет специфики отраслей и профессий. Возможность выявления дефицитов навыков. Примеры: в Германии - система дуального образования, в Сингапуре - SkillsFuture для оценки компетенций взрослого населения. |
Оценка когнитивных навыков
|
Тесты динамических способностей:
- Оценка скорости обучения новым навыкам, - Измерение когнитивной гибкости (пример: тесты переключения задач). |
Практические решения:
- Компьютерная адаптивная диагностика, - Оценка цифровой грамотности в рабочих ситуациях, - Cognitive Atlas - картирование профессиональных когнитивных профилей |
Нейроэкономические методы:
- fMRI-исследования при решении профессиональных задач, - Оценка когнитивной нагрузки (eye-tracking, ЭЭГ). | ||
Измерение некогнитивных навыков
|
Психодиагностические методики:
- Оценка эмоционального интеллекта (MSCEIT), - Тесты на стрессоустойчивость и копинг-стратегии, - Профиль Big Five (OCEAN) - оценка личностных характеристик. |
Современные исследования выделяют 5 основных групп
навыков, влияющих на производительность:
1. Эмоциональный интеллект (способность распознавать и управлять эмоциями). 2. Коммуникативные компетенции (устные и письменные навыки общения). 3. Критическое мышление (анализ информации, решение проблем). 4. Самоконтроль и дисциплина (управление временем, рабочей нагрузкой). 5. Адаптивность (гибкость в меняющихся условиях). Современные подходы к измерению некогнитивных навыков трансформируют управление человеческим капиталом, позволяя: - Выявлять скрытый потенциал сотрудников, - Точнее прогнозировать успешность в конкретных ролях, - Персонализировать программы развития, - Создавать психологически устойчивые команды. |
Поведенческий анализ:
- Ассессмент-центры - оценка через симуляции рабочих ситуаций, - Метод "360 градусов" для комплексной оценки, - Анализ цифрового следа - поведение в корпоративных чатах, системах управления проектами. | ||
Биометрические данные:
- Анализ вариабельности сердечного ритма, - Оценка уровня стресса через wearable-устройства, - Eye-tracking системы - анализ фокуса внимания, - AI-анализ речи и мимики в видеоконференциях. | ||
Big Five профессиональная адаптация:
- Добросовестность как предиктор производительности, - Открытость опыту для инновационных отраслей. | ||
GRIT-шкала (Angela Duckworth):
- Упорство в достижении целей, - Страсть к долгосрочным проектам. | ||
Комплексные системы оценки
|
Human Capital ROI 2.0:
- Сочетание: технических навыков (40%), когнитивных способностей (30%), некогнитивных характеристик (20%), физического состояния (10%). Динамический паспорт компетенций: - Блокчейн-реестры сертификатов, - Система микро-кредитования навыков, - Адаптивные траектории развития. Технологические решения: - AI-ассистенты оценки навыков, - VR-симуляции для комплексной диагностики, - People Analytics на основе цифрового следа. |
Проблемы и ограничения
1. Субъективность оценок - Риск когнитивных искажений при самооценке - Культурные различия в проявлении навыков 2. Конфиденциальность данных - Этические вопросы использования биометрии - Правовое регулирование обработки персональных данных 3. Динамичность навыков - Необходимость частого пересмотра критериев - Влияние внешних факторов (стресс, усталость) |
Отраслеспецифичные подходы
|
Для IT-сектора: оценка через решение
реальных задач на платформах типа LeetCode, анализ кода на GitHub, скорость
освоения новых фреймворков.
Для креативных индустрий: портфолио-оценка, краудсорсинговые рейтинги, экспертные советы по инновационности. Для промышленности: система "цифровых двойников" рабочих, оценка эффективности операций через IoT, анализ ошибок в производственных процессах. |
Примеры
1. IBM: Cognitive Ability Assessment - система оценки 12 "мягких" навыков для IT-специалистов, включает анализ: - способности к коллаборации (по данным коммуникаций в Slack), - эмоциональной устойчивости (через анализ реакции на критику кода). Результат: на 27% повысилась эффективность командной работы. 2. McKinsey: Leadership Signature - оценка 9 параметров лидерского потенциала через: кейс-стади, групповые дискуссии, психомоторные тесты. Выявлены 3 критических некогнитивных навыка для консультантов: когнитивная гибкость, эмпатическое слушание, устойчивость к неопределенности. 3. Walmart: Emotional Resilience Index - шкала оценки стрессоустойчивости сотрудников. Используются: опросники Well-Being, данные с wearables-устройств, анализ поведения в кризисных ситуациях. Эффект: снижение текучести кадров на 18%. |
Ключевым трендом в современных условиях является интеграция технологических решений с доказательной психологией для создания комплексных систем оценки, где «мягкие» навыки учитываются наравне с техническими компетенциями.
Рассмотрим международные кейсы управления человеческим капиталом. И начнем с Сингапурской системы. Skills Benchmarking — это национальная система оценки и стандартизации профессиональных навыков, разработанная Сингапурским советом по развитию рабочей силы (WSG) и Агентством по развитию навыков (SkillsFuture Singapore).
Ключевые задачи:
- создание единой системы измерения актуальных навыков для разных профессий,
- выявление дефицитов компетенций на рынке труда,
- оптимизация программ обучения под потребности экономики,
- стимулирование lifelong learning (непрерывного образования).
Национальная рамка компетенций (Skills Framework) включает 34 ключевых отрасли (от IT до здравоохранения) с детализированными профессиональными ролями (например, Data Scientist, UX Designer), техническими/профессиональными (hard) и гибкими (soft) навыками, а также уровнями владения (от базового до экспертного).
Таблица 5 - Пример для IT-сектора
Навык
|
Уровень
1 (Junior)
|
Уровень
2 (Mid)
|
Уровень
3 (Senior)
|
Программирование
(Python)
|
Базовый
синтаксис
|
Разработка API
|
Архитектура
систем
|
Критическое
мышление
|
Решение типовых
задач
|
Оптимизация кода
|
Прогнозирование
трендов
|
Этой системой предусмотрены индивидуальные «Skills Passports». Каждый гражданин имеет персональный аккаунт в SkillsFuture, где фиксируются пройденные курсы, оценивается уровень навыков (через тесты и сертификации) и даются рекомендации по развитию (на основе AI-анализа рынка). Предприятия могут сравнить навыки своих сотрудников с отраслевыми стандартами, лучшими практиками конкурентов, прогнозируемыми требованиями (например, влияние AI на профессии) [6].
Система Skills Benchmarking Tests предполагает онлайн-тестирование по отраслевым стандартам, геймифицированные задания (например, симуляции переговоров) и анализ когнитивных способностей (логика, адаптивность) [6]. Используются данные с рынка труда: агрегация вакансий (анализ Top 10 востребованных навыков) и мониторинг зарплатных трендов в зависимости от уровня компетенций.
Результаты внедрения:
- для экономики: снижение skills mismatch (несоответствия навыков вакансиям) на 40% (2020–2023), рост производительности труда на 5,2% годовых (с 2015 года),
- для работников: 85% сотрудников прошли хотя бы 1 курс за 5 лет, увеличилась на 23% зарплата у тех, кто освоил «перспективные» навыки (Data Analytics, Green Tech),
- для бизнеса: компании, использующие бенчмаркинг, на 30% быстрее адаптируются к технологическим изменениям.
Сингапурская модель адаптируется в странах ЕС (программа «European Skills Agenda»), Канаде («Future Skills Centre») и ОАЭ («National Skills Framework»).
Ключевыми условиями успеха являются господдержка и участие бизнеса, развитая цифровая инфраструктура (e-Government) и гибкость системы (быстрое обновление стандартов). Сингапурский Skills Benchmarking стала первой в мире системой, которая связала образование, рынок труда и экономическую политику, измеряя не дипломы, а реальные навыки. Также система «прогнозирует» с помощью ИИ будущие потребности в компетенциях. Это образец для стран, ориентированных на цифровую экономику, где человеческий капитал — главный ресурс развития.
В Швейцарии применяют модель «Upskilling Passport». Это цифровой инструмент, разработанный Швейцарской конфедерацией и отраслевыми ассоциациями для фиксации профессиональных компетенций (включая неформальное обучение), сопоставления навыков с требованиями рынка труда и персонального планирования карьеры в условиях цифровой трансформации [1]. Модель не привязана к дипломам, однако учитывает курсы, стажировки и самое важное - проектный опыт. Предусмотрена межотраслевая совместимость (навыки переводятся между профессиями) и blockchain-верификация (защита от фальсификаций). Процесс оценки навыков осуществляется в трех направлениях: самооценка (через платформу SwissSkills+), валидация работодателем (подтверждение реальных компетенций) и тестирование в авторизованных центрах (например, Швейцарские ассоциации инженеров). Через AI-алгоритмы автоматически сопоставляются вакансии и навыки, выдаются рекомендации по обучению. Используемые технологические платформы: цифровой ID (интеграция с государственной системой SwissID), мобильное приложение с push-уведомлениями о новых курсах, API для HR-систем компаний (автоматический импорт данных), NFT-сертификаты для подтверждения уникальных навыков.
Результаты пилотных проектов (2021–2023) [1, 2, 4, 14, 30]:
- для работников: увеличилась на 37% скорость трудоустройства после переквалификации, а рост размеров зарплат при подтверждении новых компетенций составил 28%,
- для компаний: снижение cost-to-hire на 40% за счет точного matching’а навыков, уменьшение периода адаптации новых сотрудников с 3 месяцев до 3 недель,
- для экономики: 85% участников программы продолжили обучение через 1 год, сокращение «skills gap» в IT и здравоохранении на 25%.
Швейцарскую модель «Upskilling Passport» применяют в Германии (проект «Qualifizierungspass»), Финляндии («Open Badges») и Канаде («Skills Passport» от RBC). Швейцарский "Upskilling Passport" решает 3 ключевые проблемы современного рынка труда: невидимость неформальных навыков, жесткость традиционных образовательных траекторий и медленную адаптацию к технологическим изменениям. Это образец для стран с высокоразвитой экономикой, где гибкость рабочей силы — критический фактор конкурентоспособности.
Японская система «Gemba Assessment» — это практико-ориентированный подход к оценке человеческого капитала [6]. «Gemba» в переводе с японского означает «реальное место» — производственный цех, офис, больничная палата. Философия подхода заключается в следующем: чтобы понять навыки работника, нужно наблюдать за ним непосредственно на рабочем месте. В отличие от западных моделей делается акцент на практическое применение знаний, то есть оценка в реальных рабочих условиях, а не в тестовой среде. Также важен учет корпоративной культуры и философии (например, Kaizen).
Таблица 6 - Трехуровневая система анализа
Уровень
|
Методы
|
Пример
|
Технические
навыки
|
Наблюдение за
операциями + хронометраж
|
Время сборки узла
на конвейере Toyota
|
Поведенческие
компетенции
|
Анализ
взаимодействия в команде
|
Участие в кружках
качества
|
Ценностное
соответствие
|
Оценка соблюдения
стандартов компании
|
Следование
принципам 5S
|
Применяются такие инструменты оценки: «Kamishibai Board» для визуального контроля выполнения операций, «Skill Matrix» как матрица компетенций для каждой должности и «Mieruka» для визуализации показателей в реальном времени. Например, в Toyota работник получает оценку «5 звезд» только после демонстрации навыка настоящему мастеру, обучения 3-х коллег этому навыку и улучшению процесса (Kaizen-предложение). Таком образом, важна оценка не только индивидуальных навыков, но и вклада в общий поток создания ценности: делает ли работник процесс лучше?
Системой предусмотрены три уровня эффективности: «Takumi Mastery» - уровень мастерства, «Muda Reduction» - сокращение потерь, «Jidoka Contribution» - вклад в автономизацию качества. В 2020-е гг. произошла технологическая модернизация и были внедрены IoT-датчики на оборудовании для анализа действий оператора, для распознавания ошибок проводится AI-анализ видео, а для мгновенной оценки и коррекции используются AR-инструкции. Например, на заводе Panasonic система «Smart Gemba» автоматически фиксирует время выполнения операций, точность движений и соблюдение стандартов безопасности.
Результаты внедрения [14, 30]:
- для работников: прозрачная система карьерного роста, 70% сотрудников получают ежегодный апгрейд навыков, снижение стресса за счет четких стандартов,
- для компаний: снижение количества дефектов на 30-50%, рост производительности труда на 15-25%, уменьшение времени адаптации новичков в 2 раза.
Можно отметить наличие культурной специфики, поэтому система эффективна в японской корпоративной среде, но сложно переносится на Запад. Применение за пределами Японии можно зафиксировать в BMW — модифицированная версия в производственных цехах, в GE Aviation — внедрение элементов для оценки инженеров и в Samsung — гибрид с корейской системой «Jeong-Do». Таким образом, японская система «Gemba Assessment» - идеальная модель для производственных секторов и сервисов с жесткими стандартами качества, где практические навыки важнее теоретических знаний.
Крупные корпорации (Google, Microsoft, Amazon, Unilever и др.) являются пионерами в разработке и применении передовых методов оценки человеческого капитала. Их опыт критически важен по нескольким причинам:
- они задают стандарты для всей экономики (HR-практики Google или Microsoft становятся образцом для среднего бизнеса и стартапов),
- экспериментируют с инновационными метриками (вместо традиционных KPI используют показатели вовлеченности, прогнозную аналитику, ROI инвестиций в сотрудников - связь между обучением и ростом прибыли),
- разрабатывают технологии для оценки человеческого капитала (AI в рекрутинге, HR-аналитика на основе Big Data и т.д.),
- доказывают экономическую ценность человеческого капитала,
- влияют на государственную политику (например, корпоративные стандарты ESG-отчетность становятся нормой для регулирования).
Таблица 7 - Кейсы крупнейших компаний по измерению человеческого капитала и его влияния на производительность
Компания
|
Подход, метрики
|
Результат
|
Google (Alphabet Inc.)
|
Проект «Project Oxygen»:
- анализ данных более 10000 менеджеров (оценки подчиненных, KPI команд), - выделение 8 ключевых поведенческих компетенций успешных лидеров. Инновация: использование People Analytics для выявления «микро-навыков», влияющих на эффективность. |
Внедрение программ развития менеджмента
повысило продуктивность команд на 15%.
Снижение текучести кадров среди подчиненных «прокачанных» менеджеров на 25% |
Amazon
|
Система «Career
Choice»:
- инвестиции в переобучение сотрудников (до 95% стоимости курсов), - связь между освоением цифровых навыков и карьерным ростом, - внедрение AI-рекомендаций по индивидуальным траекториям обучения. |
Сокращение времени адаптации к новым
ролям на 40%.
ROI программ: 1,3 млрд. долл. вложений → 300% рост производительности участвовавших сотрудников. |
Siemens
|
Цифровая платформа «My Learning World»:
- VR-тренажеры для инженеров, - система оценки навыков в реальном времени через IoT-оборудование. |
30% сокращение времени на освоение
сложных операций.
Снижение ошибок на производстве на 22%. Ключевой показатель - индекс "Digital Readiness" сотрудников как предиктор успешности цифровой трансформации. |
Unilever
|
Глобальная система оценки талантов:
- игровые симуляции (Pymetrics) для оценки 60+ когнитивных и эмоциональных параметров, - анализ данных более 250 000 кандидатов ежегодно. |
Сокращение времени найма на 75% при
улучшении качества персонала.
Сотрудники с высокими показателями адаптивности на 35% эффективнее в кризисных ситуациях. Некогнитивные навыки предсказывают 43% вариативности в карьерном росте. |
Microsoft
|
Программа «Skills Graph»:
- динамическое картирование более 10 млн. навыков сотрудников, - AI-анализ взаимосвязей между компетенциями и проектной эффективностью. |
Выявление 127 критически важных «гибридных
навыков» (например: "Data Storytelling").
Персонализированные рекомендации обучения повысили вовлеченность на 28%. Индекс «Skills Velocity» (скорость освоения новых компетенций) коррелирует с инновационностью (r=0,71). |
Tesla
|
Фабричная академия «Tesla Manufacturing Academy»:
- оценка производительности через интеграцию данных: рабочие показатели (кол-во операций/час), качество (данные с сенсоров продукции), скорость освоения новых станков. |
Снижение времени обучения для новых
сотрудников с 3 месяцев до 3 недель.
Прямая корреляция между баллами в академии и выходом годной продукции (R²=0,82). |
Alibaba
|
Система «360-Degree Digital Talent Assessment»:
- анализ цифрового следа (активность во внутренних системах), - оценка когнитивной нагрузки при работе с big data, - геймифицированные тесты на креативность. |
Выявление «скрытых талантов» - 12%
сотрудников с нераскрытым потенциалом.
Модель предсказывает успешность в цифровых проектах с точностью 89%. |
Заключение
Зарубежный опыт и кейсы крупнейших компаний демонстрируют эволюцию от «кадрового учета» к «предиктивной аналитике человеческого капитала», где инвестиции в навыки напрямую связаны с измеримыми бизнес-результатами. Главные тренды последних лет – это биометрическая аналитика (например, Walmart проводит оценку усталости сотрудников через камеры), NFT для сертификации навыков (Accenture: цифровые портфолио) и метавселенные для оценки (PwC: виртуальные assessment centers). Лидеры в измерении человеческого капитала сочетают 3 подхода: Data-driven (анализ больших данных), Skills-based (оценка конкретных компетенций), Experience-focused (учет реального рабочего опыта). Новые метрики заменяют дипломы: скорость обучения говорит об адаптивности, качество решений свидетельствует о когнитивной гибкости, а коллаборация дает (трансформируется) цифровую синергию. Исследования в области измерения человеческого капитала остаются критически важными для экономики, управления и социальной политики. Перспективные направления включают разработку новых метрик, учет цифровой трансформации и применение big data. Однако следует помнить о риске «цифрового фаворитизма», то есть о возможной предвзятости алгоритмов при оценке персонала (например, когда алгоритмы могут дискриминировать по возрасту или полу). Кроме того, когда речь идет о «человеческом» капитале, следует ставить во главу угла эмоциональный интеллект, который не подвластен искусственному.
Источники:
2. Андросова И.В., Ершова И.Г. Исследование зарубежного опыта измерения интеллектуального капитала в условиях экономики знаний // Вектор науки ТГУ. – 2014. – № 4. – c. 108-109.
3. Бондаренко М. С. Социальная сфера как институциональная среда производства человеческого капитала и сфера осуществления инвестиций в человеческий капитал // Актуальные проблемы гражданского права. – 2022. – № 1. – c. 165-179.
4. Галоян Д., Едигарян К. Индексы человеческого капитала и человеческого развития как инструменты измерения человеческого капитала // Вестник Армянского государственного экономического университета. – 2022. – № 3. – c. 9-28. – doi: 10.52174/1829-0280_2022.3-9.
5. Гиматудинова Р. Ф. Особенности и содержание управления человеческим капиталом, проблемы современных методик оценки человеческого капитала // Финансовая экономика. – 2022. – № 4. – c. 196-198.
6. Долгушев Н. В. Подходы к измерению человеческого капитала - особенности расчёта величин // Экономические науки. – 2024. – № 234. – c. 188-192. – doi: 10.14451/1.234.188.
7. Карташова Л.В., Савочкин А.В. Совершенствование измерения и оценки человеческого капитала как фактора развития организации // Лидерство и менеджмент. – 2023. – № 1. – c. 311-330. – doi: 10.18334/lim.10.1.117349.
8. Максимов А.Н., Максимова С.И. Формирование человеческого капитала при использовании компетентностного подхода и показателей динамики органического строения производства // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2020. – № 2. – c. 54-60.
9. Методы оценки человеческого капитала. [Электронный ресурс]. URL: http: //ibusiness.ru/blog/ekspyertiza/29728 (дата обращения: 02.05.2025).
10. Мореева Е. В., Ананченкова П. И. Некоторые аспекты теоретических подходов к проблематизации измерения человеческого капитала: расходы или инвестиции // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. – 2023. – № 3. – c. 131-135. – doi: 10.24182/2073-6258-2023-22-3-131-135.
11. Нуреев Р.М. Человеческий капитал и проблемы его развития в современной России // Общественные науки и современность. – 2009. – № 4. – c. 4-33.
12. Раздроков Е.Н., Коростелева В.В., Елькина Я.Д. Оценка развития человеческого капитала северных ресурсодобывающих регионов в условиях цифровой трансформации экономики // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2024. – № 4-1. – c. 142-149. – doi: 10.17513/vaael.3343.
13. Скипин Д.Л., Сапожникова А.В., Юхтанова Ю.А. Измерение и оценка человеческого капитала для рынка труда региона // Экономика региона. – 2024. – № 1. – c. 163-175. – doi: 10.17059/ekon.reg.2024-1-11.
14. Управление человеческим капиталом: цели, методы, результаты. Институт политической психологии. [Электронный ресурс]. URL: http://www.inspp.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=82&Itemid=33 (дата обращения: 02.05.2025).
15. Becker B., Gerhart B. The impact of human resource management on organizational performance: Progress and prospects // Journal of Academy of Management. – 1996. – № 4. – p. 779-801.
16. Becker B., Huselid M. Strategic Human Resources Management: Where Do We Go from Here // Journal of Management. – 2006. – № 6. – p. 898-925.
17. Becker G.S. Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis // Journal of Political Economy. – 1962. – № 5-2. – p. 9-49. – doi: 10.1086/258724.
18. Chadwick C., Dabu A. Human resources, human resource management, and the competitive advantage of firms: towards a more comprehensive model of casual linkages // Organization Science. – 2009. – № 1. – p. 253-272.
19. Chatzkel J.L. Human capital: the rules of engagement are changing // Lifelong learning in Europe. – 2004. – № 3. – p. 139-145.
20. CORPA: Human Capital Value Added (HCVA). [Электронный ресурс]. URL: https://medium.com/true-enterprise-mobility/human-capital-value-added-hcva-cd526f5b7be2 (дата обращения: 02.05.2025).
21. Davenport T.H., Prusak L. Working Knowledge How Organizations Manage What They Know. - Boston: Harvard Business School Press, 1988. – 199 p.
22. Difference between Human Resources and Human Capital. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hrinasia.com/management/%EF%BB%BFdifference-between-human-resources-and-human-capital (дата обращения: 02.05.2025).
23. Evans G. ROI: Measuring the Contribution of Human Capital. - Network, 2007. – 33-35 p.
24. Goldin C., Haupert M. Human Capital. - Germany: SpringerVerlag, 2016. – 55-86 p.
25. Hall B. The New Human Capital Strategy: Improving the Value of your Most Important Investment-Year After Year. - New York: AMACOM, 2008.
26. Hayton J.C. Strategic human capital management in SMEs: An empirical study of entrepreneurial performance // Human Resource Management. – 2003. – № 4. – p. 375-391.
27. Human Development Report. [Электронный ресурс]. URL: http : //hdr. undp,org (дата обращения: 03.05.2025).
28. Lucas R. E. On the Mechanics of Economic Development // Journal of Monetary Economics. – 1988. – № 1.
29. Mincer J. The Distribution of Labor Incomes: A Survey with Special Reference to the Human Capital Approach // Journal of Economic Literature. – 1970. – № 1. – p. 1-26.
30. Romer P.M. Endogenous Technological Change // The Journal of Political Economy. – 1990. – № 5. – p. 71-102.
31. Schulz T. Investment in Human Capital // America Economic Revien. – 1961. – № 1. – p. 1-17.
32. Schultz T.W. The Economic Importance of Human Capital in Modernization // Education Economics. – 1993. – № 1. – p. 13-19.
33. The ROI of Human Capital: Measuring the Economic Value of Employee Performance. [Электронный ресурс]. URL: http://bookfi.org/book/1086883 (дата обращения: 02.05.2025).
34. The World Bank: Gross National Income per Capita 2019. [Электронный ресурс]. URL: http://www.worldbank.org/ (дата обращения: 02.05.2025).
Страница обновлена: 19.05.2025 в 13:47:37