Введение
В условиях глобализации экономики, в конкурентную борьбу за ресурсы вступают территории. На протяжении длительного периода времени основными игроками являлись крупные регионы, однако последние годы все большую роль в экономическом развитии страны стали играть муниципальные образования.
Устойчивое социально-экономическое развитие муниципальных образований становится возможным при наличии благоприятных конкурентных позиций. Приток ресурсов целиком зависит от его привлекательности по отношению к ближайшим конкурентам. Инвестиции, в первую очередь, направляются в те территории, где существуют объективно более благоприятные условия для размещения производства. К таким условиям можно отнести не только и не столько ресурсную базу, поскольку в инновационной экономике природно-ресурсный потенциал уходит на второй план, а уровень развития инфраструктуры, наличие подготовленных высококвалифицированных кадров, институтов развития и поддержи инноваций и т.д. В свою очередь, повышение привлекательности муниципального образования для бизнеса является основой для роста уровня занятости и уровня доходов местного населения. Следовательно, формирование конкурентоспособной среды на муниципальном уровне можно отнести к одной из первоочередных задач органов местного самоуправления.
Цель исследования
Целью исследования является анализ степени влияния отдельных социально-демографических факторов, таких как трудовой и кадровый потенциал территории, на уровень инновационного развития муниципальных образований.
Материалы и методы исследования
Методологическую основу исследования составила система общенаучных, междисциплинарных, а также специальных методов, сложившихся в экономических науках, таких как анализ, синтез, научная аналогия, системный подход. Объектом настоящего исследования является социально-экономические процессы, протекающие на муниципальном уровне. Предметом исследования выступает влияние социальных, в т.ч. демографических эффектов на развитие инновационной деятельности на муниципальном уровне. Основными показателями, характеризующими социальные факторы, являются: демографические изменения; структура и качество рабочей силы; уровень квалификации, общеобразовательной и профессиональной подготовки; мобильность населения. Результаты анализа позволили определить проблемы конкурентоспособности муниципальных образований и перехода н инновационный тип развития, обусловленные социальными факторами.
Результаты исследования и их обсуждение
В экономической теории выработано несколько подходов к определению конкуренции, базирующихся на основных постулатах классической, неклассической и постнеклассической экономической теории.
Относительно исследования аспектов конкурентной борьбы между различными территориальными социально-экономическими системами, в том числе, для российских муниципальных образований, Е.Н. Королева выделяет пять уровней: от конкуренции между городским округом и прилегающими муниципальными районами на первом уровне, до выхода на уровень международной конкуренции с крупнейшими зарубежными городами [1].
Основными сферами межтерриториальной конкуренции являются: размещение предприятий и привлечение инвестиций, организация и проведения различных спортивных и культурных мероприятий, в т.ч. международных, привлечение туристов, а также привлечение человеческих ресурсов, являющихся одним из стратегических ресурсов муниципальных образований. Человеческие ресурсы как конкурентное преимущество территории выражается в наличии кадрового и трудового потенциала.
Понятие «трудовой потенциал» возникло в научной литературе 80-х годов XX века как новая экономическая категория. Это было вызвано потребностями практики и связано с поиском новых потенциальных возможностей для ускорения темпов экономического роста, являлось закономерным результатом развития понятий «рабочая сила» и «трудовые ресурсы» [2, с. 5].
Категория «трудовой потенциал» может рассматриваться в ресурсном и факторном аспектах. С точки зрения ресурсного подхода, трудовой потенциал равен трудовым ресурсам, имеющимся в регионе. Этот подход нашел свое выражение в трудах В.Г. Костакова и А.А. Попова, которые рассматривают трудовой потенциал как «соответствующие трудовые ресурсы в единстве их количественных и качественных сторон» [3, с. 109]. В рамках данного определения, оценить трудовые ресурсы количественно возможно по значению показателя общей численности населения, находящегося в трудоспособном возрасте, качественная характеристика возможна при проведении анализа половозрастной структуры, мобильности, уровня образования и профессиональной подготовки. Приверженцами ресурсного подхода также являются Г.П. Сергеева и Л.С. Чижова, указывающие, что «трудовой потенциал – это те ресурсы труда, которыми располагает общество» [4, с. 3].
Факторный подход дает более широкое понятие трудового потенциала и включает в него имеющиеся возможности использования работников как активных экономических субъектов. Так, например, М.И. Гольдин под трудовым потенциалом понимает «форму проявления человеческого фактора, интегральной меры способностей к труду» [5, с. 3].
Комбинированный подход объединил в себе основные идей двух предыдущих подходов к пониманию категории «трудовой потенциал региона». С точки зрения данного подхода, трудовой потенциал региона является комплексной социально-экономической категорией, отличающейся от чисто демографической категории «трудовые ресурсы». По мнению И.С. Масловой, трудовой потенциал региона является «обобщающей характеристикой меры и качества совокупности способностей к общественно полезной деятельности, которыми определяются возможности отдельного человека, групп людей, всего трудоспособного населения по их участию в труде» [6, с. 27].
Понятие «трудовой потенциал» следует отличать от «карового потенциала». Если под трудовыми ресурсами понимать часть населения, способную заниматься экономически полезной деятельностью в силу своего физического состояния, уровня образования и профессиональной квалификации, то кадры – это штатный состав работников организации, обладающих определенным уровнем квалификации, которая соответствует занимаемой должности [7].
Определение кадрового потенциала дано в монографии Л.В. Беззубко: «кадровый потенциал – это возможности определенной категории рабочих, специалистов, других групп работников, которые могут быть приведены в действие в процессе трудовой деятельности в соответствии с должностными обязанностями и поставленной перед обществом, регионом, отраслью, коллективом целью на определенном этапе развития» [8, с. 17].
Специфика оценки трудового потенциала конкретного региона определяется сложившимся разделением труда, специализацией производства, конкретной демографической ситуацией, национальными особенностями, традициями [9]. Кадровый потенциал определяется как совокупность способностей, знаний, навыков, умений и других качеств работников, имеющихся на сегодняшний день и достижимых в будущем [10].
Рассмотрим основные показатели трудового и кадрового потенциала на примере муниципальных образований Московской области.
Таблица 1
Группировка городских округов Московской области по динамике показателя численности населения
№ п/п |
Муниципальные образования |
Темп прироста (базисный, 2018 г. к 2007 г.), % |
Городские округа с растущей численностью населения |
||
1 |
Котельники |
132,48 |
2 |
Красногорск |
62,54 |
3 |
Балашиха |
53,94 |
4 |
Ивантеевка |
38,79 |
5 |
Химки |
38,50 |
6 |
Раменский |
37,05 |
7 |
Долгопрудный |
36,76 |
8 |
Домодедово |
35,74 |
9 |
Лобня |
31,48 |
10 |
Люберцы |
31,22 |
Городские округа с относительно стабильной численностью населения |
||
1 |
Электросталь |
13,86 |
2 |
Лыткарино |
12,30 |
3 |
Электрогорск |
11,41 |
4 |
Черноголовка |
10,36 |
5 |
Егорьевск |
8,52 |
6 |
Истра |
5,25 |
7 |
Пущино |
4,81 |
8 |
Шаховская |
4,14 |
9 |
Воскресенский |
2,82 |
10 |
Красноармейск |
2,79 |
Городские округа со снижающейся численностью населения |
||
1 |
Кашира |
-4,90 |
2 |
Зарайск |
-5,79 |
3 |
Королев |
-6,06 |
4 |
Рошаль |
-7,08 |
5 |
Орехово-Зуево |
-7,11 |
6 |
Луховицкий |
-8,44 |
7 |
Лотошино |
-9,70 |
8 |
Ленинский |
-13,25 |
9 |
Наро-Фоминский |
-17,32 |
10 |
Волоколамский |
-26,16 |
Источник: рассчитано и составлено авторами по данным Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области.
Для общей характеристики трудового потенциала отдельных муниципальных образований Московской области на муниципальном уровне рассмотрим динамику темпов прироста численности населения за период с 2007 по 2018 годы (табл. 1). В таблице приведена ранжированная группировка муниципальных образований Московской области в зависимости от тенденции изменения численности населения.
В Московской области развивается и набирает обороты процесс перераспределения населения между муниципальными образованиями области. Неравномерное развитие становится одним из главных барьеров развития и требует принятия адекватных мер, направленных на выравнивание социально-экономического положения территорий страны [11, с. 28].
Из данных, представленных в табл. 1 наглядно видно, что наибольший прирост населения характерен для динамично развивающихся городских округов, в которых созданы наиболее благоприятные условия жизни. Относительно муниципальных образований со стремительным сокращению населения, таких как Волоколамский, Ленинский и Наро-Фоминский, возможно речь идет о тенденции к обезлюживанию территорий. Наглядно динамика экстремального наибольшего и наименьшего прироста численности населения в отдельных муниципальных образованиях приведена на рис. 1. Нарастающий разрыв рассматриваемого показателя в ближайшем будущем подтверждается линиями трендов.
Источник: рассчитано и составлено авторами по данным Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области.
Интересная тенденция наблюдается при сопоставлении таких показателей как темп прироста численности и естественный прирост населения в различных муниципальных образованиях. В этом отношении наиболее показательными примерами роста являются городские округа Котельники, Красногорск (рис. 2.), а примерами снижения - Волоколамский и Ленинский (рис. 3).
Из рис. 2.1 и 2.2 видно, что рост численности населения в городских округах происходит независимо от естественного прироста населения со значительно превосходящими значениями показателей динамики. Наиболее вероятный фактор, повлиявший на данную ситуацию – уровень урбанизации, который сопровождается ростом в городах промышленности, развитием инфраструктуры, повышением качества жизни населения и др. Потенциально опережающий рост численности населения должен сопровождаться ростом численности трудовых ресурсов и, соответственно, трудового потенциала.
В противоположном примере, в городских округах Волоколамский (рис. 3.1) и Наро-Фоминский (рис. 3.2), процесс естественного прироста (убыли) также не влияет на динамику спада численности населения. В данном случае речь идет о снижении трудового потенциала, сопряженного со снижением численности населения.
Качественный анализ имеющегося трудового потенциала территории целесообразно провести используя показатель доли занятого местного населения в экономике муниципального образования. Данный показатель отражает заинтересованность местного населения в работе на территории своего проживания (табл. 2).
Рис. 1. Темпы прироста численности населения городских округов Московской области с наибольшими и наименьшими значениями показателей за 2006-2018 гг., %
2.1. Соотношение показателей г.о. Котельники |
2.2. Соотношение показателей г.о. Красногорск |
Рис. 2. Соотношение динамики показателей темпов прироста численности и естественного прироста (убыли) населения в городских округах Котельники и Красногорск за период 2008-2018 гг., % Источник: рассчитано и составлено авторами по данным Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области
3.1. Соотношение показателей г.о. Волоколамский |
3.2. Соотношение показателей г.о. Наро-Фоминский |
Рис. 3. Соотношение динамики показателей темпов прироста численности и естественного прироста (убыли) населения в городских округах Волоколамский и Наро-Фоминский за период 2008-2018 гг., %. Источник: рассчитано и составлено авторами по данным Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области
Таблица 2
Динамика доли занятых в экономике к численности населения в отдельных городских округах Московской области за 2007-2018 гг., %
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
|
Муниципальные образования с наибольшими значениями показателей |
||||||||||||
Домодедово |
42,6 |
45,2 |
42,5 |
42,7 |
42,7 |
42,6 |
42,9 |
42,1 |
39,6 |
38,0 |
36,8 |
35,7 |
Лобня |
30,4 |
30,2 |
30,9 |
29,6 |
30,2 |
31,2 |
30,8 |
30,4 |
29,3 |
30,5 |
31,8 |
33,2 |
Химки |
36,3 |
36,3 |
35,9 |
36,1 |
33,0 |
33,1 |
32,9 |
32,3 |
31,4 |
31,5 |
31,2 |
33,0 |
Мытищи |
27,5 |
28,9 |
28,7 |
29,4 |
28,7 |
29,6 |
32,7 |
31,0 |
30,1 |
31,1 |
32,1 |
33,0 |
Красногорск |
26,4 |
27,0 |
25,0 |
24,7 |
22,2 |
23,1 |
24,2 |
26,2 |
26,0 |
26,4 |
28,1 |
30,4 |
Истра |
24,4 |
24,8 |
24,9 |
24,8 |
23,0 |
22,9 |
24,4 |
26,5 |
25,8 |
26,6 |
28,0 |
28,5 |
Черноголовка |
37,0 |
34,2 |
32,8 |
31,7 |
29,4 |
28,9 |
28,8 |
30,0 |
29,2 |
28,1 |
27,4 |
28,3 |
Ступино |
31,2 |
31,2 |
28,1 |
29,0 |
28,6 |
28,4 |
28,0 |
28,2 |
26,8 |
25,9 |
26,3 |
27,4 |
Солнечногорский |
22,1 |
24,3 |
23,5 |
24,3 |
24,8 |
22,3 |
23,7 |
25,9 |
25,2 |
25,7 |
26,3 |
26,6 |
Луховицкий |
29,2 |
29,5 |
30,1 |
29,1 |
29,5 |
28,8 |
28,3 |
27,9 |
27,9 |
27,8 |
27,5 |
26,6 |
Муниципальные образования с наименьшими значениями показателей |
||||||||||||
Воскресенский |
21,8 |
21,8 |
20,3 |
19,6 |
18,8 |
18,1 |
17,6 |
16,6 |
16,6 |
16,0 |
15,8 |
15,4 |
Люберцы |
16,7 |
16,3 |
16,8 |
17,5 |
15,3 |
15,2 |
15,9 |
15,9 |
15,3 |
14,6 |
15,3 |
14,8 |
Раменский |
19,4 |
19,0 |
18,1 |
17,3 |
15,2 |
15,3 |
14,7 |
14,6 |
14,2 |
13,6 |
14,0 |
14,1 |
Рошаль |
16,1 |
17,0 |
17,6 |
16,1 |
16,5 |
16,2 |
15,8 |
15,3 |
15,1 |
14,3 |
14,1 |
13,3 |
Шаховская |
17,5 |
16,2 |
15,0 |
15,6 |
14,1 |
13,6 |
13,8 |
13,3 |
13,3 |
13,5 |
13,9 |
13,3 |
Талдомский |
19,3 |
18,6 |
16,6 |
16,7 |
15,3 |
15,0 |
14,1 |
13,3 |
13,0 |
12,6 |
12,7 |
12,8 |
Ивантеевка |
16,5 |
16,1 |
16,2 |
15,5 |
15,8 |
14,4 |
14,9 |
14,8 |
13,6 |
12,6 |
12,2 |
12,2 |
Орехово-Зуево |
14,1 |
13,9 |
12,9 |
12,5 |
11,9 |
12,1 |
12,1 |
11,6 |
11,2 |
11,1 |
11,2 |
11,8 |
Балашиха |
16,3 |
16,1 |
14,6 |
13,8 |
12,9 |
13,0 |
12,9 |
12,4 |
11,7 |
17,5 |
11,9 |
11,8 |
Лосино-Петровский |
8,9 |
8,2 |
8,4 |
8,3 |
9,0 |
8,7 |
8,3 |
7,8 |
6,9 |
7,0 |
7,1 |
8,8 |
Источник: рассчитано и составлено авторами по данным Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области.
В Московской области отчетливо наблюдается маятниковая миграция, связанная с оттоком экономически активного населения из области в столицу, а также трудовая миграция между муниципальными образованиями внутри области. Значение среднего показателя доли занятости по муниципальным образованиям области существенно снизилось с 25 % в 2007 году до 20,7 % в 2018 году.
Наиболее непривлекательным городским округом для работы в пределах проживания оказался Лосино-Петровский – доля занятых в численности население имела наименьшее значение в Московском регионе на протяжении всего исследуемого периода и находилась в пределах 7 % – 8,9 %. Наиболее привлекательным городских округом для местных трудовых ресурсов является Домодедово, Несмотря на общую нестабильность и снижающуюся динамику с 45,2 % в 2008 году до 35,7 % в 2018 году, городской округ Домодедово является лидером по значению данного показателя. Следует также отметить уровень поляризации значений рассматриваемого показателя в отдельных городских округах (рис. 4).
Наиболее сложная ситуация по уровню снижения занятости местного населения в экономике муниципального образования в городском округе Электрогорск. В рассматриваемом периоде значение рассматриваемого показателя упало более чем в 2 раза.
В целях стабилизации уровня экономического развития и выравнивания основных факторов конкурентоспособности территорий, с 2017 года по инициативе Президента РФ реализуется государственный проект по формированию комфортной городской среды. Улучшение качества городской среды стало одним из ключевых составляющих Указа Президента РФ, определяющего основные направления развития до 2024 года [12].
Также по поручению Президента РФ в 2018 году был организован и проведен первый Всероссийский конкурс лучших проектов создания комфортной городской среды в малых городах и исторических поселениях. В Московской области в 2019 году победителями конкурса стали проекты из Серпухова, Каширы, Наро-Фоминского городского округа (г. Верея), Звёздного городка, а также Сергиево-Посадского городского округа (г. Пересвет). Проекты победителей получили в общей сложности около 250 млн. руб. и будут полностью реализованы до конца 2020 года.
Рис. 4. Динамика доли населения, занятого в экономике городских округов Московской области с растущими и снижающимися значениями показателя за период 2007-2018 гг., % Источник: рассчитано и составлено авторами по данным Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области
В целях выравнивания межмуниципальных различий, на территории Московской области реализуется региональная программа «Цифровое Подмосковье», рассчитанная на 2018–2021 годы. Реализация данной государственной программы позволит повысить уровень доступности ряда цифровых услуг для граждан. По итогам реализации программы в 2019 году обеспечен широкополосный доступ к сети Интернет 94 % домохозяйств, 75 % образовательных учреждений и 100 % органов местного самоуправления, расположенных на территории Московской области. Также в рамках программы проводятся мероприятия по цифровизации государственных и муниципальных услуг, реализуемых через интернет портал Госуслуги и «Добродел», автоматизированная информационная система Государственной жилищной инспекции. В настоящее время 100 % населения муниципальных образований Московской области имеют доступ к получению государственных и муниципальных услуг по месту пребывания, в том числе в МФЦ. Еще одним из направлений реализации программы «Цифровое Подмосковье» являются мероприятия по оцифровке территории муниципальных образований, инвентаризации и паспортизации объектов, путем применения автоматизированных систем. Таким образом, все мероприятия, реализуемые органами власти Московской области, направлены на создание комфортных условий проживания, в т.ч. обучения и осуществления трудовой деятельности, что способствует выравниванию экономического развития и демографической ситуации на муниципальном уровне.
Помимо трудового потенциала, важной составляющей инвестиционной привлекательности территории является состояние кадрового потенциал, который можно оценить в показателях уровня образования, профессиональной квалификации и иных качеств работников. Рабочая сила является основным фактором инновационного развития, который в наибольшей степени должен динамично и качественно участвовать в инновационных преобразованиях [13, с. 47].
Проблема кадрового потенциала и ограниченность возможностей инвестирования в современные технологии обусловливают низкий уровень производительности труда, которая выступает в качестве определяющего фактора экономического развития. Уровень производительности труда в настоящее время в России в 3 раза ниже, чем в развитых странах, что приводит к недостаточным по сравнению с другими странами показателям экономического роста, низкому уровню оплаты труда, низкой конкурентоспособности отечественной продукции на внутреннем и внешнем рынках и слабому инвестиционному потенциалу российской экономики, который не позволяет в необходимой степени внедрять современные технологии [14].
Московская область входит в тройку лидеров движения WorldSkills. 15 из 49 колледжей имеют стратегических партнеров и сертифицированные программы подготовки. С целью развития кадрового потенциала внедряются новые образовательные программы. Знаковым является соглашение между колледжем «Подмосковье» (г. Клин) и «Мерседес-Бенц-Мэнуфэкчуринг Рус» о целевой подготовке специалистов. Подготовка ведется с 2017 года по 5 специальностям и уже выпущено 450 чел. В целом в Московской области действуют 153 образовательные организации, 500 000 учеников заканчивают высшие учебные заведения ежегодно, 43.6 % доля специалистов с высшим образованием, 37.2 % со средним профессиональным образованием [15].
Особое внимание следует уделить системе подготовки кадров, т.е. высшим и среднеспециальным учебным заведениям, располагающимся на территории Московской области. Необходимо отметить, что некоторые муниципальные образования, такие как Воскресенский, Зарайск, Красноармейск, Лобня, Лосино-Петровский, Лотошино, Люберцы, Можайск, Подольск, Пушкинский, Пущино, Раменский, Талдомский, Химки, Щелковский и Электросталь не имеют в своих границах учреждений профессионального образования. Данное обстоятельство существенно снижает инвестиционную привлекательность указанный муниципальных образований по сравнению с конкурентами. Так, например, филиалы крупных российских ВУЗов расположены в таких городских округах, как Бронницы (Бронницкий филиал «МАДИ»), Жуковский (Московский физико-технический институт), Кашира (Филиал Московского государственного университета приборостроения и автоматики), Королев (Факультет «Ракетно-космическая техника» МГТУ им. Н.Э. Баумана), Красногорск (Красногорский филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ; факультет Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана), Одинцово (Одинцовский филиал МГИМО) и т.д.
Однако, проведя качественный анализ системы подготовки кадров, а именно направления и специальности подготовки студентов, можно сделать вывод о существенном отставании программ подготовки специалистов от запросов современного рынка. В настоящее время ряд профессий, характерных для традиционной экономики, уходят в прошлое. Рынок перенасыщен специалистами в сферах юриспруденции, банковского дела, бухгалтерского учета, психологии и педагогики.
Для развития цифровой экономики требуются специалисты соответствующих категорий. Даже в таком традиционном направлении подготовки как «экономика» появляются современные направления, такие как «Менеджер краудфандинговых и краудинвестинговых платформ» или «Мультивалютный переводчик». Из всех ВУЗов, представленных на территории муниципальных образований Московской области, ни один из них не имеет современные направления подготовки специалистов, за исключением специальностей: информационные системы и программирование (Дзержинск, Дубна, Королев), специалисты в области прикладной информатики, автоматизации технологических процессов и производств и экономики (Кашира), биотехнические и медицинский аппараты и системы (Королев), биотехнологии (Одинцово) и некоторые другие.
Таким образом, недостаточный уровень развития кадрового потенциала в совокупности с отсутствием современных программ обучения в ВУЗах, существенно снижают привлекательность отдельных муниципальных образований Московской области для потенциальных инвесторов, поскольку привлечение высококвалифицированных кадров из других регионов сопряжено с дополнительными затратами и влияет на конечную стоимость реализации проекта.
Заключение
На конкурентоспособность муниципальных образований влияет множество как объективных, так и субъективных факторов. При этом, факторы связанные с наличием материально-технической базы и обеспеченность сырьем отходят на второй план. Для крупных, в т.ч. международных компаний, при выборе территории присутствия в целях размещения своего производства, все большее значение приобретают социокультурные факторы, оказывающих косвенное воздействие на экономические процессы, протекающие в границах территории. При этом, трудовой и кадровый потенциал являются базисом, от которого зависит уровень развития муниципального образования.
Как показали результаты анализа, в настоящее время конкурентные позиции многих муниципальных образований Московской области нестабильны и формируются под воздействием многих, зачастую противоречивых факторов. Однако все они являются управляемыми и могут приобрести положительные тенденции под воздействием местных властей путем комплексного развития городов и повышения качества жизни местного населения.
Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) в рамках научного проекта № 18-010-00986 А «Исследование институциональных условий и организационно-экономических механизмов преодоления инновационного торможения на региональном и муниципальном уровнях» (2018-2020 гг.).