Человеческий капитал как предпосылка экономического развития страны

Определение человеческого капитала (далее - ЧК) подразумевает несколько граней, поэтому акцент на той или иной грани влияет на различные формулировки его определения. В частности, организационный человеческий капитал - это обобщенное понятие, обозначающее подразумеваемое, накопленное и непрерывно приобретаемое коллективное знание, которым обладают сотрудники организации. Со структурной точки зрения его подразделяют на следующие виды:

• -    капитал работников как способность отдельных сотрудников находить решение стоящих перед фирмой проблем;

• -    организационный капитал - способность фирмы адаптироваться к требованиям рынка. Причем эта адаптивность носит коллективный характер, базируясь на опыте, знании и стратегии фирмы;

• -    внешние отношения, отражающие эффективность установившихся связей фирмы с инвесторами, поставщиками, клиентами. Фирма может считаться успешной, если в ней создана эффективная система управления знанием, при которой растут производительность и прибыльность предприятия.

В связи с тем что экономика знания имеет дело с неосязаемыми активами, определить и точно рассчитать производительность, т.е. выявить, чем определяется ее рост, трудно, хотя такие попытки и предпринимаются. В эмпирических исследованиях влияния ЧК на производительность труда (или, в более широком смысле, определяющих факторов экономического роста) ученые придерживаются одного из двух подходов. Первый подход заключается в создании и расчете специализированного уравнения, в котором устанавливается отношение экономического роста в общем или среднедушевом выражении с рядом переменных, определяемых исследователем. Второй подход основан на оценке структурного соотношения между значением исходящего производства, или скорости его прироста, и переменных, полученных из теоретических моделей, основанных на функции производства или функции, описывающей технологический прогресс. Данная система структурного анализа определяющих факторов экономического роста может послужить основой для многих эмпирических исследований.

Теоретические модели взаимосвязи ЧК и экономического роста в целом основаны на предположении о том, что знания и навыки работников напрямую увеличивают производительность труда и способность экономики создавать и применять новые технологии. При этом понятие запаса ЧК как фактора, дополнительно входящего в функцию производства, неизменную в других параметрах, связывает исходящее производство и запасы входящих факторов (таких как занятость и физический капитал) и получаемый индекс технико-технологической эффективности, или фактор общей производительности (далее - ФОП). При втором методе ЧК включается в модель как определяющий фактор технологического прогресса (т.е. скорость роста ФОП). Это включает в себя создание функции технологического прогресса, в которую будут входить переменные, связанные с инвестициями в НИОКР, и отклонения между странами по степени технологического развития. Данные взаимосвязи между ЧК и производительностью труда представляют эффект уровня (поскольку от запасов ЧК напрямую зависит уровень исходящего производства), другие взаимосвязи представляют собой эффект степени.

Важным вопросом для исследователей являются погрешности при измерении ЧК, в результате которых данный метод оказывается несовершенным. Еще одна проблема заключается в том, что существующие исходные данные по странам содержат большое количество «шумов», возникающих из-за противоречий в сведениях, которые занижают значения коэффициентов, измеряющих ЧК. Возникает тенденция к недооценке, поскольку в данных по запасам ЧК происходят сложные отклонения, которые не соответствуют изменениям в производительности труда.

Оценка влияния образования на производительность – это сложный вопрос, так как соотношение доходов и образования может давать завышенные значения ЧК для функции производства. Одной из причин является то, что в наиболее богатых странах часть спроса на образование возникает в целях его потребления, а не только в целях роста производительности труда.

Существуют разного рода ошибки, возникающие из-за погрешности в измерениях, в результате чего при установлении коэффициентов, описывающих ЧК, всегда присутствует доля неопределенности. Одной из причин погрешностей служит влияние на производительность различных факторов, воздействующих на признаки роста среднего времени образования, рассматриваемого в краткосрочной или долгосрочной перспективе, например, влияние изменения доходов на образовательную систему.

Иными словами, существуют разного рода обратные тенденции, возникающие тогда, когда данные, лежащие в основе функции производительности или экономического роста, содержат систематические компоненты, связанные с ожиданиями индивидов, которые влияют на их образовательные решения. Если удается исключить все перечисленные выше факторы, создающие погрешности в измерениях, тогда возможно создание точной модели влияния образования на производительность труда.

Как считают авторы доклада «Human Capital in a Global and Knowledge Based Economy» [1], выбор модели представляет собой поиск компромисса в решении разнообразных эконометрических проблем. При выборе метода, считают они, следует учитывать косвенные эффекты производительности труда, которые возникают со временем или являются сложно определимыми. В современных исследованиях, в которых использовались более совершенные эконометрические методы, показано, что инвестиции в образование имеют значительное влияние на рост производительности труда.

Увеличение же человеческого капитала сказывается на ускорении технологического развития. При всех прочих неизменных факторах каждый дополнительный год к средней продолжительности обучения увеличивает производительность на 5% немедленно и еще на 5% - в дальнейшем. Вторая часть этого влияния связана с воздействием ЧК на технологический прогресс, т.е. на развитие и внедрение новых технологий и постоянное совершенствование существующих производ- ственных процессов. Хотя многие исследователи приходят к выводу, что на производительность труда влияет не только среднее время образования и не только каждый дополнительный год образования, т.е. не только количество лет обучения, но и его качество. В некоторых исследованиях проводится ан ализ результатов национальных тестов на успеваемость, рассматриваемую в качестве одной из переменных в стандартной функции роста, который позволяет говорить о том , что влияние данного фактора на производительность труда огромно.

Капитализация знания – это процесс трансформации полезного знания в капитал, создающий новые знания. Знания, которые выступают в форме потенциального капитального актива, становятся реальным капитальным активом при условии их использования в производстве и создании нового блага, полезного для всех членов общества. Существование экономики знания базируется на следующих важных составляющих: эффективной экономике, эффективной системе образования, эффективной системе технологического развития и коммерциализации инноваций. Эти составляющие по большей части связаны с формированием интеллектуального потенциала и его местом в системе факторов экономического роста. В соврем ен-ных условиях устойчивый экономический рост должен сопровождаться такими качественными преобразованиями, как усиление эффективности использования факторов этого роста, совершенствование качества ЧК, развитие способностей к инновационной деятельности, создание передовых технологий, развитие сектора услуг, формирование эффективной институциональной системы и т.д.

В обществе, в котором капитал, товары, услуги, технологии и высококвалифицированный труд свободно перемещаются по всему миру, правительства вынуждены учитывать любые изменения в человеческих ресурсах и в их качестве . Необходимо принимать во внимание качество умений рабочих, которое позволяет нациям успеш но конкурировать в глобальной экономике. Озабоченность правительства стран ЕС этим вопросом привела к выработке механизмов мониторинга предложения и спроса на умения. Цель систем мониторинга – найти ответы на следующие вопросы:

• 1.    Каким является спрос на умения, и как он будет изменяться?

• 2.    Каков запас умений, и какие социальные институты должны реагировать на спрос, на умения? Каково количество и качество умений , которые дает формальная образовательная система? До

• 3.    Насколько эффективны рынки умений? Есть ли барьеры для взаимодействия, которые способствуют или препятствуют росту?

какой степени учеба взрослых сдерживается низкими умениями в области грамотности?

Начальная реакция на эту озабоченность проявилась в разработке системы статистических данных, оценивающих знания школьников с точки зрения количества и качества умений, получаемых в школе, и социальных и экономических последствий, связанных с социальной несправедливостью в распределении результатов образования.

Международная ассоциация оценки прогресса в образовании провела серию международных сравнительных исследований, включая First Science and Mathematics Study (FSMS), Second International Mathematics and Science Study (SIMSS), Third International Mathematics and Science Study (TIMSS) и др . Эти исследования были произведены, чтобы продемонстрировать, как разнообразные системы образования в странах Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) соответствовали необходимому качеству их выпуска. Некоторые экономисты стали использовать новые данные для того, чтобы объяснить различия в экономическом росте между странами ОЭСР. Хотя позднее стало ясно, что сведений по качеству последних образовательных выходов (educational output) было недостаточно, чтобы удовлетворить спрос на умения большинства экономик стран ОЭСР.

В исследованиях, связанных с обучением во время работы, рассматриваются следующие вопросы: 1) увеличивает ли обучение во время работы производительность труда фирмы и ее доходность; 2) способствует ли оно увеличению оплаты труда?

Существуют определенные и четкие данные, подтверждающие, что обучение во времяработы увеличивает производительность труда на уровне фирмы. Более того, обучение во время работы является источником инноваций и этимувеличива-ет долгосрочную конкурентоспособность компании . Отдельные работники с большими способностями, проходящие обучение во время работы, всегда получают большую заработную плату. Например, в Великобритании такие работники получают на 5% больше по сравнению с теми, кто не обучался во времяработы. Следовательно, три компонента ЧК (ранний ЧК, формальное образование и обучение во время работы), как правило, дополняют друг друга в течение жизненного цикла работника .

Одновременно некоторые исследователи приходят к выводу, что обучение во время работы трудящихся с низкой квалификацией оказывает больший эффект на производительность труда. Считается также, что обучение более эффективно в условиях быстро меняющихся технологий.

На основании ряда эмпирических исследований в области экономики труда на уровне фирм ученые отмечают четкую взаимосвязь между ЧК и производительностью труда. Также они приходят к выводу, что работники с высоким уровнем ЧК являются прямым источником инноваций и, следовательно, долгосрочной конкурентоспособности фирм .

ЧК должен рассматриваться как широкая многогранная концепция, охватывающая различные типы инвестиций в кадры. Важной их частью являются здравоохранение, питание и образование, особенно в развивающихся странах, где их нехватка ограничивает способность населения участвовать в производственных процессах. Ключевым аспектом ЧК, как известно, являются заложенные в людях и развиваемые через обучение, тренировку и опыт знания и навыки, которые используются для производства товаров, услуг и создания дальнейшего знания. Исследователи различают следующие три компонента ЧК: общие навыки, специальные навыки, технические и научные знания.

Уже достигнут консенсус относительно того, что ЧК является важным определяющим фактором производительности труда как на микро-, так и на макроуровне и что его роль – ключевая в условиях современной экономики знания: квалифицированные работники с лучшими показателями в самостоятельном решении задач и общении действуют лучше, чем их менее умелые конкуренты, в любом деле, если оно требует большего, чем рутинное применение физической силы. Подобные работники также быстрее обучаются.

Следовательно, для высококвалифицированных работников показательна большая производительность, они способны применять более сложные технологии и использовать их в более полной мере . Если квалификация высокого уровня подкрепляется способностью к обучению и производству новых знаний, то обеспечивается рост производительности труда как через постепенное совершенствование существующих производственных процессов, так и путем внедрения и создания более продвинутых технологий.

1. Human capital in a global and knowledge-based economy. Final report. URL: wp-content/uploads/2007/07/