Методика интегральной оценки человеческого капитала региона
Автор: Серебрякова Н.А., Волкова С.А., Волкова Т.А.
Журнал: Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий @vestnik-vsuet
Рубрика: Экономика и управление
Статья в выпуске: 3 (81), 2019 года.
Бесплатный доступ
Разработана методика оценки человеческого капитала региона на основе расчета интегрального показателя. Рассмотрены современные тенденции развития экономики, выражающиеся в активизации процессов цифровизации. Определено место Воронежской области по уровню цифровизации среди других регионов. Регион занимает лидирующие позиции среди исследуемых областей, но вместе с тем дальнейшее развитие в направлении цифровизации необходимо, поскольку регион имеет ресурсы для более высоких темпов цифровизации в перспективе. В предположении, что человеческий капитал играет ключевую роль в процессе трансформации современной экономической системы региона, авторами предложена система индикаторов для интегральной оценки человеческого капитала региона. Индикаторы объединены в укрупненные группы (демографическую, трудовую и образовательную, научно-исследовательскую, социокультурную). Для расчета интегрального показателя состояния человеческого капитала региона определены коэффициенты значимости каждого из его компонентов...
Человеческий капитал, цифровая экономика, оценка человеческого капитала, структура человеческого капитала, экономическая система, методика оценки человеческого капитала региона
Короткий адрес: https://sciup.org/140246417
IDR: 140246417 | DOI: 10.20914/2310-1202-2019-3-375-380
Текст научной статьи Методика интегральной оценки человеческого капитала региона
Современное экономическое развитие РФ происходит при широкомасштабном внедрении цифровых технологий во все сферы жизни и деятельности общества. Это во многом обусловлено переходом экономической системы к новому технологическому укладу. В 2017 г. была утверждена национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации»,
куда вошли ряд федеральных проектов: нормативное регулирование цифровой среды; информационная инфраструктура; кадры для цифровой экономики; информационная безопасность; цифровые технологии; цифровое государственное управление [9]. Масштабы реализации национальной программы позволяют оценить исследования Высшей школы экономики [5] (рисунок 1).
W/////////////Z
Белгородская область / Belgorod region
V/////////////Z
Липецкая область / Lipetsk region
/7777777777777777
/ Удельный вес организаций (в общем числе организаций предпринимательского сектора), использующих "облачные" сервисы (проценты) / Percentage of organizations (in the total number of organizations in the business sector) using cloud services (percent)
Воронежская область / Voronezh region
7777777777777777,
Центральный федеральный округ / Central Federal Центральный федеральный округ / Central Federal District
/777777777777777,
Российская Федерация / Russian Federation
с Удельный вес организаций (в общем числе организаций предпринимательского сектора), использующих широкополосный интернет (проценты) / Percentage of organizations (in the total number of organizations of the business sector) using broadband Internet (percen
Рисунок 1. Развитие цифровизации в Российской Федерации и регионах [10]
Figure 1. Development of digitalization in the Russian Federation and regions [10]
Как видим, Воронежская область по представленным показателям (удельный вес организаций (в общем числе организаций предпринимательского сектора), использующих «облачные» сервисы; удельный вес организаций (в общем числе организаций предпринимательского сектора), использующих широкополосный Интернет, удельный вес домашних хозяйств, имеющих широкополосный доступ к Интернету, в общем числе домашних хозяйств) находится на уровне показателей Центрального федерального округа.
Если рассматривать место Воронежской области среди субъектов РФ, то по показателю «удельный вес домашних хозяйств, имеющих широкополосный доступ к Интернету, в общем числе домашних хозяйств» область находится на 23–24-й позиции в 2017 г., по показателю «удельный вес организаций (в общем числе организаций предпринимательского сектора), использующих «облачные» сервисы» занимает 22-ю позицию, по показателю «удельный вес
организаций (в общем числе организаций предпринимательского сектора), использующих широкополосный Интернет» – 23-ю позицию, что позволяет судить о том, что цифровизация области проходит более высокими темпами, чем в среднем по РФ.
Обсуждение
Темпы цифровизации экономики и развития экономической системы в целом зависят от уровня развития человеческого капитала. К оценке человеческого капитала региона существует ряд подходов как отечественных ученых [2, 4, 6, 11, 12], так и зарубежных исследователей [8, 13], каждый из которых предполагает использование своего инструментария оценки. В настоящем исследовании предложена методика комплексной оценки человеческого капитала региона. Предлагаемые индикаторы оценки сгруппированы в укрупненные составляющие человеческого капитала: демографическую, трудовую и образовательную, научно-исследовательскую и социокультурную (таблица 1).
Серебрякова Н.А. и др. Вестник ВГУИТ, 2019, Т. 81, №. 3, С. 375-380
Таблица 1.
Структура индикаторов оценки состояния человеческого капитала региона [1, 3, 7, 10]
Structure of indicators for assessing the state of human capital in the region [1, 3, 7, 10]
Компоненты оценки состояния человеческого капитала региона следует рассматривать в системе, что дает интегральную оценку человеческого капитала. Для расчета интегрального показателя состояния человеческого капитала
региона необходимо определить коэффициенты значимости каждого из его индикаторов. Коэффициенты определяются посредством установления приоритетов экспертным методом (таблица 2).
Table 1.
|
Составляющая человеческого капитала Component of human capital |
Наименование индикатора оценки состояния человеческого капитала Name of the indicator for assessing the state of human capital |
Воронежская область Voronezh region |
Белгородская область Belgorod region |
Липецкая область Lipetsk region |
Российская Федерация Russian Federation |
|
Демографическая Qд Demographic Qд |
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении по отношению к уровню в среднем по стране (К1) | Life expectancy at birth in relation to the national average (K1) Коэффициент естественного прироста населения (К2) | The rate of natural population growth (K2) Доля населения моложе трудоспособного возраста в общей численности населения (К3) | The proportion of the population younger than working age in the total population (K3) Коэффициент младенческой смертности (К4) Infant mortality rate (K4) |
1,004 -5,5 0,16 4,5 |
1,01 -4,3 0,12 5,4 |
0,996 -5,0 0,17 3,2 |
1 -1,6 0,14 5,1 |
|
Трудовая и образовательная Qт | Labor and educational Qт |
Уровень участия в рабочей силе населения в возрасте 15 лет и старще (К5) | Level of participation in the workforce of the population aged 15 and over (K5) Уровень безработицы (К6) | Unemployment rate (K6) Доля численности ученых, имеющих ученую степень, в общей численности занятых (К7) | The proportion of scientists with a degree in the total number of employees (K7) Удельная численность студентов высших учебных заведений в расчете на 10000 населения (К8) The specific number of students of higher educational institutions per 10000 population (K8) Внутренние затраты на исследования и разработки в общем объеме ВРП (К9) | Internal costs of research and development in the total volume of GRP (K9) |
0,59 0,04 0,08 0,04 0,93 |
0,63 0,04 0,05 0,03 0,27 |
0,61 0,03 0,04 0,02 0,10 |
0,62 0,05 0,14 0,03 1,37 |
|
Научно-исследовательская Research Qни |
Удельный вес выданных патентов на интеллектуальную собственность в общем объеме выданных патентов в ЦФО (К10) | Share of issued patents for intellectual property in the total volume of patents granted in the Central Federal District (K10) Удельный объем инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме ВРП (ВВП) (К11) | Specific volume of innovative goods, works, services in the total volume of GRP (GDP) (K11) Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме ВРП (ВВП) (К12) | The share of technological innovation costs in the total volume of GRP (GDP) (K12) Удельный вес созданных передовых технологий в общем объеме созданных технологий в ЦФО (К13) | Percentage of created advanced technologies in the total volume of created technologies in the Central Federal District (K13) |
0,74 0,04 0,01 0,05 |
0,34 0,18 0,03 0,11 |
0,68 0,13 0,02 0,009 |
0,06 0,02 - |
|
Социокультурная Sociocultural Qс |
Обеспеченность населения культурно-досуговыми учреждениями (К14) | Provision of population with cultural and leisure facilities (K14) Доходы населения по отношению к прожиточному минимуму (К15) | Incomes of the population in relation to the living wage (K15) |
0,33 3,49 |
0,41 3,54 |
0,44 3,43 |
3,23 |
Таблица 2.
Коэффициенты значимости компонентов и составляющих человеческого капитала региона
Table 2.
The coefficients of significance of the components and components of human capital in the region
Вес каждого индикатора определяется по формуле
К i = 1 | Кnj , где Кnj – число индикаторов, входящих в составляющую Qj .
Интегральный показатель человеческого капитала региона определяется по формуле
R = 0,20 Qд +0,32 Qт + 0,30 Qни + 0,18 Qс где R – интегральный показатель человеческого капитала региона; Qj – взвешенные показатели оценки индикаторов человеческого капитала региона.
|
Наименование составляющей человеческого капитала | Component of human capital |
Наименование индикатора оценки состояния человеческого капитала | Name of the indicator for assessing the state of human capital |
Вес составляющей человеческого капитала | The weight of human capital |
Вес индикатора | Indicator weight |
|
Демографическая Qд Demographic Qд |
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении по отношению к уровню в среднем по стране (К1) Life expectancy at birth in relation to the national average (K1) Коэффициент естественного прироста населения (К2) The rate of natural population growth (K2) Доля населения моложе трудоспособного возраста в общей численности населения (К3) | The proportion of the population younger than working age in the total population (K3) Коэффициент младенческой смертности (К4) Infant mortality rate (K4) |
0,20 |
0,25 0,25 0,25 0,25 |
|
Трудовая и образовательная Qт Labor and educational Qт |
Уровень участия в рабочей силе населения в возрасте 15 лет и старще (К5) | Level of participation in the workforce of the population aged 15 and over (K5) Уровень безработицы (К6) | Unemployment rate (K6) Доля численности ученых, имеющих ученую степень, в общей численности занятых (К7) | The proportion of scientists with a degree in the total number of employees (K7) Удельная численность студентов высших учебных заведений в расчете на 10000 населения (К8) | The specific number of students of higher educational institutions per 10,000 population (K8) Внутренние затраты на исследования и разработки в общем объеме ВРП (К9) | Internal costs of research and development in the total volume of GRP (K9) |
0,32 |
0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 |
|
Научноисследовательская Qни | Research Qни |
Удельный вес выданных патентов на интеллектуальную собственность в общем объеме выданных патентов в ЦФО (К10) | Share of issued patents for intellectual property in the total volume of patents granted in the Central Federal District (K10) Удельный объем инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме ВРП (ВВП) (К11) | Specific volume of innovative goods, works, services in the total volume of GRP (GDP) (K11) Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме ВРП (ВВП) (К12) | The share of technological innovation costs in the total volume of GRP (GDP) (K12) Удельный вес созданных передовых технологий в общем объеме созданных технологий в ЦФО (К13) | Percentage of created advanced technologies in the total volume of created technologies in the Central Federal District (K13) |
0,30 |
0,25 0,25 0,25 0,25 |
|
Социокультурная Qс Sociocultural Qс |
Обеспеченность населения культурно-досуговыми учреждениями (К14) | Provision of population with cultural and leisure facilities (K14) Доходы населения по отношению к прожиточному минимуму (К15) | Incomes of the population in relation to the living wage (K15) |
0,18 |
0,5 0,5 |
Серебрякова Н.А. и др. Вестник ВГУИТ, 2019, Т. 81, №. 3, С. 375-380
На основе представленной методики оценки можно получить сравнительную характеристику человеческого капитала регионов. В качестве информационной базы в данном исследовании использованы данные статистики отдельных регионов, входящих в ЦФО. Значения показателей в целях оценки были стандартизированы. Согласно методу по каждому
post@vestnik-vsuet.ru
Кi -му показателю определяется наилучшее значение – условный эталонный показатель ( Эi ). Исходные показатели стандартизируются в отношении соответствующего эталонного показателя по формуле
Кis = Эi | Ki.
Результаты расчетов представлены в таблице 3.
Таблица 3.
Интегральная оценка человеческого капитала регионов
Заключение
Произведенные расчеты по интегральной оценке человеческого капитала регионов позволяют сделать следующие выводы. Наиболее высокий интегральный показатель в 2018 г. в Белгородской области (0,621). Следует отметить, что чем больше отклонение интегрального показателя от единицы, тем в большей степени отстает регион от эталонного показателя. Ключевую роль в структуре индикаторов оценки играет трудовая и образовательная составляющая, далее следуют научно-исследовательская и демографическая составляющие. Социокультурная составляющая находится на четвертой позиции по степени значимости. Воронежская область с интегральным показателем 0,528 расположилась на втором месте, Липецкая область (0,484) – на третьем месте среди исследуемых регионов.
Обращает на себя внимание тот факт, что Воронежская область заметно отстает от приведенных соседних регионов по таким индикаторам, как удельный вес выданных патентов на интеллектуальную собственность в общем объеме выданных патентов в ЦФО, удельный объем инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме ВРП, удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме ВРП и другим. В этой связи счит––аем, что для дальнейшей цифровизации экономики региона крайне важно уделять внимание развитию человеческого капитала, поскольку он определяет во многом эффективное развитие экономики. Необходимо наращивать объемы инновационной деятельности в регионе за счет дальнейшего стимулирования научно-исследовательских работ как на федеральном, так и на региональном и местном уровне.
Table 3.
Integral assessment of human capital of regions
|
Составляющая человеческого капитала Component of human capital |
Регион | Region |
|||
|
Воронежская область Voronezh region |
Белгородская область Belgorod region |
Липецкая область Lipetsk region |
Российская Федерация Russian Federation |
|
|
Демографическая Qд | Demographic Qд |
-0,029 |
0,169 |
-0,035 |
0,594 |
|
Трудовая и образовательная Qт | Labor and educational Qт |
0,659 |
0,481 |
0,386 |
0,771 |
|
Научно-исследовательская Qни | Research Qни |
0,556 |
0,865 |
0,636 |
0,543 |
|
Социокультурная Qс | Sociocultural Qс |
0,868 |
0,966 |
0,984 |
0,456 |
|
R |
0,528 |
0,621 |
0,484 |
0,611 |
Список литературы Методика интегральной оценки человеческого капитала региона
- Белгородская область в цифрах. 2019: крат. стат. сб. Белгород, 2019. 252 с.
- Волкова С.А. Оценка качества жизни населения Воронежской области // Экономинфо. 2014. № 22. С. 52-55.
- Воронежская область в цифрах. 2019: стат. сб. Воронеж, 2019. 84 с.
- Грацинская Г.В., Погосян Т.Р. Проблемы оценки человеческого капитала // Журнал правовых и экономических исследований. 2013. № 3. С. 72-75.
- Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Волкова Г.Л., Гохберг Л.М. и др. Индикаторы цифровой экономики: 2018. Индикаторы цифровой экономики: 2018: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2018. 268 с.
- Каппушева А.Р. Тенденции развития человеческого капитала в регионах России // Фундаментальные исследования. 2017. № 9-1. С. 184-188.
- Липецкая область в цифрах. 2019: крат. стат. сб. Липецк, 2019. 205 с.
- Martin B.C., McNally J.J., Kay M.J. Examining the formation of human capital in entrepreneurship: A meta-analysis of entrepreneurship education outcomes // Journal of Business Venturing. 2013. V. 28. № 2. P. 211-224.
- Национальная программа "Цифровая экономика Российской Федерации". URL: http://government.ru/rugovclassifier / 614/events
- Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://www.gks.ru
- Петрыкина И.Н. Оценка состояния и динамики развития человеческого капитала регионов центрального федерального округа // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2012. № 1. С. 65-71.
- Серебрякова Н.А., Волкова С.А., Шендрикова О.О., Волкова Т.А. Роль человеческого капитала в современной экономике и показатели ее оценки // Вестник ВГУИТ. 2017. Т. 79. № 4 (74). С. 253-259.
- Fitzsimons P. Human capital theory and education // Encyclopedia of educational philosophy and theory. 2015. P. 1-4.
