Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

Введение

В современной экономике экономический рост и стабильное развитие любой страны находится в прямой зависимости от инноваций, которые синтезируются человеческими ресурсами. Специфическими особенностями высокотехнологичных и наукоемких отраслей экономики выступают высокий научно-технический уровень продукции, большой объем НИОКР, значительная продолжительность жизненного цикла техники и оборудования, политемность исследований и разработок, диверсифицированность и высокая динамичность производства, межотраслевая кооперация, высокая степень неопределенности, интенсивный инвестиционный процесс, наличие уникальных коллективов, а человеческий капитал, занятый в этой сфере должен обладать особыми свойствами и компетенциями.

По результатам Global Innovation Index 2020 (GII 2020), составленного консорциумом Корнельского университета (США), Школой бизнеса INSEAD (Франция) и Всемирной организацией интеллектуальной собственности, содержащим результаты сопоставительного анализа инновационных систем 131 стран и их рейтинги по уровню инновационного развития, Россия заняла 47 место. Тройку лидеров занимают Швейцария, Швеция и США. Позиция России по субиндексу ресурсы инноваций находится на 42, а по субиндексу результаты инноваций на 58 месте (рисунок 1) [1].

Цель исследования раскрывается в положении о том, что в рамках концепции устойчивого развития ООН и перехода России к шестому технологическому укладу особенно актуальной становится задача создания современной модели развития человеческого капитала в высокотехнологичных и наукоемких отраслях экономики в условиях генезиса науки и образования.

Рис. 1. Позиции России в «Глобальном инновационном индексе» по элементам индекса [1]

Рис. 2. Структурная модель развития человеческого капитала в высокотехнологичных и наукоемких отраслях экономики

Цель исследования раскрывается в положении о том, что в рамках концепции устойчивого развития ООН и перехода России к шестому технологическому укладу особенно актуальной становится задача создания современной модели развития человеческого капитала в высокотехнологичных и наукоемких отраслях экономики в условиях генезиса науки и образования.

Материал и методы исследования

Для разработки современных технологических решений в составе человеческих ресурсов особое значение имеют работники STEM-специальностей (Science, Technology, Engineering, Mathematics), к числу которых относятся инженерно-технические кадры и исследователи [2].

Несмотря на широкое развитие теории человеческого капитала в современном менеджменте, имеется существенный дефицит количественных методов и моделей формирования и развития человеческого капитала в условиях генезиса науки и образования с позиций достижения стратегических целей организаций.

Существующие модели имеют существенные недостатки, основными из которых являются отсутствие учета многолинейности процесса инвестирования в человеческий капитал, возможности скользящего планирования, слабый уровень оценки влияния отраслевой специфики высокотехнологичных и наукоемких отраслей экономики, от которой зависят весовые коэффициенты компонент человеческого капитала [3].

При разработке модели развития человеческого капитала следует отметить, что не может существовать индикатора, который бы в полной мере представлял все аспекты человеческого капитала, что объясняется многогранностью этого понятия и невозможностью представления всех его измерений количественными характеристиками.

Структурно модель развития человеческого капитала (ЧК) в высокотехнологичных и наукоёмких отраслях представлена на рисунке 2.

Разработанная модель включает в себя эндогенные и экзогенные факторы, поскольку влияние обеих групп на развитие человеческого капитала доказано в академической литературе. Каждый из представленных факторов является комплексным и объединяет группы более узконаправленных факторов, поэтому представлен не одной переменной, а сразу несколькими.

Результаты исследования и их обсуждение

Зависимая переменная. Зависимой переменной в модели выступает ЧК. В настоящее время нет единого определения, а значит, и подхода, к выражению ЧК через конкретные переменные, в связи с этим перед исследователями встаёт вопрос их выбора для компаний высокотехнологичных и наукоемких отраслей экономики. Человеческий капитал должен быть представлен таким образом, чтобы отобразить специфику предприятий в этих отраслях, а вместе с тем должна быть разносторонность составляющих, в связи с этим была выбрана концепция ЧК, которая отражает сочетание Знаний, Умений и Навыков (ЗУН) специалистов, работающих в высокотехнологичных компаниях (Shih et al., 2010) [7].

Данный выбор сделан на основе предыдущих исследований Samad (2020) [8]. Автор утверждает, что ЗУН профессионалов являются ключевым фактором успеха компаний высокотехнологичных отраслей и имеют ряд ключевых характеристик. Во-первых, они не могут быть отчуждены от человека или проданы как другие материальные активы. Во-вторых, ЗУН являются уникальной комбинацией и суммой накопленного опыта каждого специалиста, а не чем-то стандартизованным и общим. В-третьих, они могут выражаться как количественными, так и качественными показателями, что также отражает многогранность концепции ЧК. В-четвертых, они труднодостижимы для менее квалифицированного персонала организации, а потому отражают уровень продуктивности таких профессионалов, поскольку работа, которую они выполняют, не может быть выполнена другими сотрудниками (Laroche et al., 1999) [6].

Becker and Woessmann (2009) [5] также отмечают, что уникальный сплав знаний, умений и навыков профессионалов является главной составляющей конкурентных преимуществ высокотехнологичных компаний. По утверждению Ge et al. (2016) [5], сочетание ЗУН определяет компетентность профессионалов, то есть способность выполнять конкретные функции в организации.

В предлагаемой модели переменная ЗУН является интегральным индикатором, отражающим сразу несколько граней знаний, умений и навыков, представленных в таблице 1.

Поскольку объективно оценить уровень ЗУН профессионалов в высокотехнологичных отраслях не представляется возможным, эти данные могут быть собраны путем анкетирования сотрудников и их последующего статистического анализа. Вопросы, с помощью которых могут быть получены эти данные, должны быть сформулированы в виде утверждения, согласие или несогласие с которым респонденты должны выразить по шкале Лайкерта баллами от 1 до 10, где 1 – «полностью не согласен с утверждением», а 10 – «полностью согласен с утверждением», либо 1 – «максимально низкий показатель», а 10 – «максимально высокий показатель». Например, ответ «6» на вопрос о профессиональном кругозоре будет означать, что респондент оценивает свой профессиональный кругозор чуть выше среднего, а ответ «9» на вопрос об уровне умений для профессиональной деятельности будет означать, что респондент считает, что обладает почти всеми умениями, требуемыми от него в профессиональной деятельности на максимально высоком уровне.

После получения данных по каждому из показателей выводится интегральная оценка по всем шести показателей путём вычисления среднего арифметического. Данный интегральный показатель и будет являться значением зависимой переменной в модели для конкретного респондента.

Таблица1

Составные элементы переменной ЗУН

Независимые переменные. К эндогенным факторам, влияющим на ЗУН, отнесены (1) Личностные характеристики, (2) Уровень образования и (3) Удовлетворенность работой. Личностные характеристики включают в себя возраст, семейное положение и уровень здоровья, эти данные также могут быть получены из анкет участников опроса. Респонденты отметят свой возраст числом, но для простоты обработки могут быть введены категории и соответствующие переменные. Предлагается разбиение интервала возрастов на категории по 10 лет, например, 16-29 лет, 30-39, 40-49, 50+ лет. Другим вариантом может быть использование фиктивной переменной, которая принимает значение 1 для респондентов самого продуктивного возраста и 0 для респондентов других возрастов. Самым продуктивным возрастом может считаться интервал от 25 до 50 лет. Введение данной переменной как раз позволит проверить гипотезу о том, что у профессионалов возраста 25-50 уровень развития ЧК достигает максимума. Переменная семейного положения может отражать факт наличия семьи у специалиста. Фиктивная переменная будет принимать значение 1, если у респондента есть семья (супруг(а), дети) и 0 если семьи нет. Введение этой переменной позволит оценить влияние семьи на ЧК в исследуемой сфере. Уровень здоровья также будет оцениваться субъективно самими респондентами по 10-балльной шкале.

Уровень образования предлагается оценивать тремя фиктивными переменными, а именно: имеет ли респондент высшее образование, имеет ли учёную степень и имеет ли техническое образование, подтвержденные соответствующими документами. Для всех трёх переменных значение 1 будет присваиваться при утвердительном ответе на соответствующие вопросы, а значение 0 – при отрицательном.

Удовлетворенность работой будет оцениваться по трём критериям, соответственно представленным переменными удовлетворённости доходом, условиями труда и возможностями для самореализации по 10-балльной шкале Лайкерта. Данные переменные могут быть включены в модель по отдельности, также возможен вариант выведения интегрального показателя удовлетворённости в виде среднего арифметического по указанным трём измерениям и использования его в качестве единой переменной.

Экзогенные факторы включают в себя (1) Инвестиции компании в ЧК, (2) Научную деятельность в компании и (3) Затраты на научную деятельность. Последние два фактора разделены, поскольку финансирование научной деятельности может вестись не из собственных средств компании, а из государственных фондов, субсидий и т.д. Затраты же на научную деятельность отражают стремление компании вкладывать собственные средства в научные разработки и развивать ЧК своими силами. Оценка значимости переменных, представляющих данные два фактора, позволит разделить влияние чисто финансовых инструментов и научных достижений на уровень ЧК в компаниях.

Переменная Инвестиций компании в ЧК отражает вклад не столько в науку, сколько именно в человеческий потенциал в компании, а именно в образование сотрудников, улучшение рабочих условий, дополнительное мотивирование к научной деятельности и разработке инноваций и т. д. Данная переменная представлена затратами на эти активности, которые отражаются в финансовой отчетности компаний.

Переменная Научной деятельности компаний отражает реальные достижения предприятий в сфере науки и инноваций. В самом простом случае, данная переменная может быть представлена фиктивной переменной достижений, которая принимает значение 1, если таковые разработки или достижения имеются, и 0 – если нет. Для более точной оценки этот фактор можно представить несколькими переменными, такими как переменная научных достижений (факт наличия международных и государственных премий), переменная наличия патентов на изобретения и внедрения, переменная разработки новых продуктов за последние 1-3 года. Все эти переменные могут отразить вклад научных достижений и разработок компании в развитие ЧК.

Переменная затрат на научную деятельность отражает финансирование научной деятельности из всех источников, включая собственные средства компании и финансирование из внешних источников. Она отразит влияние финансирования научных разработок в компаниях на развитие ЧК сотрудников. Все независимые переменные, включённые в модель, отражены в таблице 2.

Таблица 2

Независимые переменные модели

Таким образом, модель может быть представлена в виде следующего выражения:

ЗУН = Возр + СП + Здор + ВО+УчСт + +ТО + Дох + УслТр + СР + ЗатрЧК + + НаучДост + Патент + НовПр + НаучД

Имеет смысл рассматривать влияние предложенных факторов для достаточно большой выборки компаний или для долгого периода (не менее 20-30 лет), или для панельной выборки, в которой представлены данные по нескольким компаниям и за несколько лет.

Выводы

В современном менеджменте существует множество подходов к развитию человеческого капитала, но в действующем законодательстве отсутствует единая система показателей его учета, а также имеется существенный дефицит количественных методов и моделей его формирования. В результате проведенного исследования была разработана универсальная модель развития человеческого капитала в высокотехнологичных и наукоемких отраслях экономики в условиях генезиса науки и образования.

Разработанная модель универсальна в том смысле, что изучение влияния отдельных факторов, входящих в её состав, может быть проведено отдельно. Не обязательно включать в уравнения сразу все факторы, можно взять только выбранные – для того, чтобы подробнее изучить взаимосвязь между отдельными элементами модели. Более того, поскольку модель в общем виде включает в себя 14 независимых переменных, использование их всех одновременно для оценки их влияния на человеческий капитал нежелательно из-за возможных проблем и искажений результатов, таких как гетероскедастичность, сильная корреляция между независимыми переменными и т. д. Тесты на наличие данных проблем в выборке данных должны быть сделаны при проведении статистической оценки параметров модели.

Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансовому университету.