CC BY
23
УДК 331.524
DOI: 10.21685/2072-3016-2016-3-19
О. С. Кошевой
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ НАУКИ:
РЕГИОНАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ НА ПРИМЕРЕ ПЕНЗЕНСКОГО РЕГИОНА
Аннотация.
Актуальность и цели. Ведущим элементом инновационного потенциала региона является качество производственно-промышленного персонала, занятого в сфере научно-исследовательской деятельности. При этом особую роль играет человеческий потенциал науки, представляющий интегральную форму явных и скрытых свойств совокупности людей, чья творческая деятельность обеспечивает воспроизводство научных знаний. Цель работы - установление особенностей формирования человеческого потенциала науки Пензенского региона.
Материалы и методы. Реализация исследовательской задачи достигнута на основе анализа официальных статистических данных по наблюдению сферы науки и инноваций. Методология исследования включала: метод типологических группировок, построенных с временным лагом 12 лет; определение относительных статистических показателей (динамики, структуры, координации); простейшие методы постарения тенденций временных рядов.
Результаты. За исследуемый временной период вывялено сокращение общего количества предприятий и организаций, занимающихся научными исследованиями и инновациями, снижение экономической эффективности реализации научных разработок. В то же время произошло существенное - практически в четыре раза - увеличение докторов и кандидатов наук, выполнявших научные исследования, что напрямую свидетельствует о повышении качества человеческого потенциала науки Пензенской области. С использованием результатов переписи населения 2010 г. установлено, что Пензенская область обладает существенным научным и образовательным потенциалом.
Выводы. Установлены направления совершенствования научного потенциала Пензенского региона, в первую очередь связанные с повышением эффективности управления инновационной политикой региона со стороны органов государственной власти.
Ключевые слова: инновация, потенциал, наука, ученая степень, типологическая группировка, относительные показатели динамики, структуры и координации.
O. S. Koshevoy
HUMAN POTENTIAL OF SCIENCE: REGIONAL FEATURES BY THE EXAMPLE OF PENZA REGION
Abstract.
Background. The quality of production and industrial personnel in the field of research is a key element of the regional innovative potential. A special importance here is attached to the human potential of science being an integral form of obvious and latent qualities of people in mass possessing such creativity that provides reproduction of scientific knowledge. The aim of the work is to determine the features of formation of human potential of science in Penza region.
Materials and methods. The research tasks were implemented through analyzing official statistical data regarding the field of science and innovations. The research methodology included the method of typological groups assembled with a time lag of 12 years; determination of relative statistical indexes (dynamics, structure, coordination); simple methods of time series trends aging.
Results. Taking the time period under consideration there has been revealed a reduction of the total amount of enterprises and organizations involved in research and innovations, a reduction of economic efficiency of scientific development realization. At the same time there has been a significant - virtually 4 times - increase of doctors and candidates of sciences carrying out scientific research, directly indicating quality improvement of human potential in science in Penza region. Using the results of population census in 2010 it has been established that Penza region possesses a considerable scientific and educational potential.
Conclusions. The article has established the paths of improvement of scientific personnel in Penza region, first of all, associated with improving efficiency of regional innovation policy management by the public authorities.
Key words: innovation, potential, science, academic degree, typological group, relative indexes of dynamics, structure and coordination.
Инновационный путь развития продолжает оставаться одним из главных направлений модернизации экономики на современном этапе. К настоящему времени существует значительное число подходов, позволяющих оценить инновационный потенциал региона. Это подходы, разработанные ведущими вузами станы: НИУ «Высшая школа экономики», Российской академией народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Институтом инновационной экономики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации и рядом других вузов и организаций.
Так, в частности, структура российского регионального инновационного индекса (РРИИ), разработанного НИУ «Высшая школа экономики» [1], включает четыре субиндекса:
- социально-экономические условия инновационной деятельности (ИСЭУ);
- научно-технический потенциал (ИНГИ);
- инновационная деятельность (ИИД);
- качество инновационной политики (ИКИП).
Кроме того, каждый субиндес включает несколько индикаторов, так что всего в формировании российского регионального инновационного индекса (РРИИ) участвуют 36 индикаторов.
На наш взгляд, достоверность полученных результатов с использованием данного подхода не является достаточной в силу следующих причин:
- методика определения некоторых индикаторов является в достаточной мере субъективной, например индикатор «Удельный вес домашних хозяйств, имеющих доступ к Интернету, в общем числе домашних» либо «Число статей, опубликованных в рецензируемых журналах, индексируемых в РИНЦ, в расчете на 10 исследователей»;
- интегральный индекс инновационного развития региона (РРИИ) рассчитывается как взвешенное среднеарифметическое значения субиндексов, при этом значения весовых коэффициентов субиндексов принимаются равными доле числа показателей, используемых в расчете каждого субиндекса,
в общем числе отобранных показателей, что не отражает истинное весовое значение субиндекса в формировании РРИИ;
- некоторые положения, изложенные в форме № 4-инновация, требуют более четкого пояснения как в понятийном аспекте, так и в методике оценки того или иного показателя.
В силу отмеченных выше причин нами предлагается подход, основанный на понятии «человеческий капитал», который в современной экономической литературе широко используется наряду с понятием «качество рабочей силы».
В целом, человеческий капитал есть мера воплощенной в человеке способности приносить доход. Человеческий капитал включает врожденные способности и талант, а также образование и приобретенную квалификацию [2, с. 303].
Человеческий капитал рассматривается также как особый вид капиталовложений, совокупность затрат на развитие воспроизводственного потенциала человека, повышение качества и улучшения функционирования рабочей силы [3, с. 275].
В отечественной литературе отмечено, что качественные характеристики рабочей силы, способности человека к трудовой деятельности, его умения, знания, навыки можно рассматривать как человеческий капитал. Этот капитал складывается из природных способностей отдельного человека и может быть увеличен в процессе профессиональной подготовки, приобретения опыта работы.
В качестве системообразующих элементов человеческого капитала (общественных фондов), участвующих в его формировании и накоплении, выделяют [4, с. 22]:
1) образование: дошкольное, школьное (начальное, основное и среднее общее), профессиональное (начальное, среднее, высшее, послевузовское);
2) наука и НИОКР: фундаментальные научные достижения, прикладные разработки, инновации;
3) здравоохранение: медицинское обслуживание, физкультура и спорт;
4) культура и искусство: фестивали, конкурсы, туризм;
5) прочие: управленческие навыки, СМИ.
В работе [5] представлена заимствованная нами авторская трактовка понятия «человеческий потенциал науки». «Человеческий потенциал науки -это интегральная форма явных и скрытых свойств совокупности людей, чья творческая деятельность обеспечивает воспроизводство научных знаний». При этом структурным «носителем» человеческого потенциала науки является институт науки, организующий коллективное действие; субъектными носителями выступают лица, чья деятельность направлена на выполнение основной функции данного института. Данное определение отражает вторую позицию системообразующих элементов человеческого капитала и тогда в общепринятой терминологии можно считать, что человеческий потенциал науки является специальным видом человеческого капитала.
Объектом исследования данной работы является человеческий потенциал науки в масштабе региона (на примере Пензенской области).
Для проведения исследования необходима объективная и достоверная информационная база, которую можно сформировать на основе использования статистического наблюдения в области науки и инноваций.
Всего приказами Росстата утверждены 22 формы федерального статистического наблюдения, используемые для анализа деятельности организаций сферы науки, из них три - специализированные, 15 - общестатистические, четыре - ведомственные формы (табл. 1) [6, с. 57-58] . Кроме того, для оценки масштабов и структуры финансирования сферы науки за счет бюджетных средств используются «Отчеты об исполнении консолидированного бюджета Российской Федерации» (годовая отчетность).
Таблица 1
Формы статистического наблюдения
Источник информации Субъект официального статистического учета, ответственный за сбор и представление информации
1 2
Специализированные формы федерального статистического наблюдения
1. Форма № 2-наука «Сведения о выполнении научных исследований и разработок» - годовая Росстат
2. Форма № 2-наука (краткая) «Сведения о выполнении научных исследований и разработок» - квартальная Росстат
3. Форма № ЗП-наука «Сведения о численности и оплате труда работников организаций, осуществляющих научные исследования и разработки, по категориям персонала» -годовая Росстат
Общестатистические формы федерального статистического наблюдения
4. Форма № П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг» - месячная Росстат
5. Форма № П-2 «Сведения об инвестициях в нефинансовые активы и средствах на долевое строительство» - квартальная Росстат
6. Форма № П-3 «Сведения о финансовом состоянии организации» - месячная Росстат
7. Форма № П-4 «Сведения о численности и заработной плате работников» - месячная Росстат
8. Форма № 11 «Сведения о наличии и движении основных фондов (средств) и других нефинансовых активов» -годовая Росстат
9. Форма № 5-3 «Сведения о затратах на производство и продажу продукции (товаров, работ, услуг)» - квартальная Росстат
10. Форма № 1-ВЭС «Сведения о деятельности предприятий с участием иностранного капитала» - годовая Росстат
11. Форма № 1-НАНО «Сведения об отгрузке товаров, работ и услуг, связанных с нанотехнологиями» - квартальная Росстат
12. Форма № 4-инновация «Сведения об инновационной деятельности организаций» - годовая Росстат
13. Форма № 2-МП-инновация «Сведения о технологических инновациях малого предприятия» - один раз в два года за нечетные года Росстат
Окончание табл. 1
1 2
14. Форма № 3-информ «Сведения об использовании информационных и коммуникационных технологий и производстве вычислительной техники, программного обеспечения и оказания услуг в этих сферах» - годовая Росстат
15. Форма № 1-технология «Сведения о создании и использовании передовых производственных технологий» - годовая Росстат
16. Форма № 1-лицензия «Сведения о коммерческом обмене технологиями с зарубежными странами (партнерами)» - годовая Росстат
17. Форма № ВПО-1 «Сведения об образовательном учреждении, реализующем программы высшего профессионального образования» - один раз в год Росстат
18. Форма № 1-НК «Сведения о работе аспирантуры и докторантуры» - годовая Росстат
Ведомственные формы отчетности
19. Форма № 1-МП трансфер «Сведения о деятельности предприятий с участием иностранного капитала» -единовременная Минобрнауки России
20. Форма № ВПО-2 «Сведения о материально-технической и информационной базе, финансово-экономической деятельности образовательного учреждения, реализующего программы высшего профессионального образования» -годовая Минобрнауки России
21. Форма № 2-наука (ИНВ) «Сведения о выполнении научных исследований и разработок» - один раз в три года Минобрнауки России
22. Форма № 4-НТ (перечень) «Сведения об использовании интеллектуальной собственности» - годовая Роспатент
Методология исследования включала:
- метод типологических группировок, построенных с временным лагом 12 лет;
- определение относительных статистических показателей (динамики, структуры, координации).
Типологическая группировка, отражающая численность и структуру организаций Пензенской области, выполнявших научные исследования, представлена в табл. 2.
Таблица 2
Численность и структура организаций Пензенской области, выполнявших научные исследования
2001 г. 2012 г. ОПД, % ОПС, %
2001 г. 2012 г.
Всего 27 24 89 100 100
в том числе:
НИИ и КБ 18 13 72 67 54,2
Вузы 5 4 80 18 16,7
Предприятия 4 7 175 15 29,1
Здесь ОПД - относительный показатель динамики, ОПС - относительный показатель структуры.
Из табл. 2 видно, что продолжается сокращение общего количества организаций (за 12 лет сокращение составило 11 %). Наиболее существенно сократилось число НИИ и КБ (на 28 %). Произошло сокращение числа вузов, выполняющих научные исследования. И наоборот, произошло существенное увеличение предприятий (на 75 %), выполняющих научные исследования. За исследуемый период изменилась и структура организаций. Так, в частности, на второе место в общей структуре организаций после НИИ и КБ вышли предприятия, выполняющие научные исследования. Следовательно, наблюдается перераспределение человеческого потенциала науки непосредственно в производственную сферу, где гораздо короче путь внедрения инноваций.
Анализ экономической эффективности инновационной деятельности предприятий и организаций через показатели затрат, объема выполненных работ и относительного показателя координации представлены в табл. 3.
Таблица 3
Затраты на научные исследования и разработки и объем выполненных работ, млн руб.
Затраты Объем выполненных работ ОПК (объем к затратам)
2001 594,0 663,4 1,12
2012 4698,5 4883,4 1,04
Из анализа данных, представленных в табл. 3, видно, что в 2012 г. относительный показатель координации сократился примерно на 7 процентных пунктов по сравнению с 2001 г., что свидетельствует о снижении экономической эффективности реализации научных разработок.
Динамика численности организаций, занимающихся научными исследованиями и разработками, представлена на рис. 1.
Пензенская область
2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 201 1 2012
Рис. 1. Численность организаций, занимающихся научными исследованиями и разработками
Из рис. 1 видно, что на кривой численности организаций, занимающихся научными исследованиями и разработками, присутствуют четко обозначенные колебания осцилятивного характера. Имеются периоды снижения числа организаций (2003, 2008, 2009, 2012 гг.) и, наоборот, периоды увеличе-
ния (2004, 2005, 2006, 2007 и 2011 гг.). Данная ситуация, скорее всего, связана либо с экономическим положением региона в соответствующий временной период, либо с недостаточно эффективным управлением наукой и инновациями.
В табл. 4 представлен научный потенциал кадров, выполнявших научные исследования в Пензенской области.
Таблица 4
Научный потенциал кадров, выполнявших научные исследования в Пензенской области, тыс. чел.
2001 г. 2012 г. ОПД, % ОПС, %
2001 г. 2012 г.
Всего, человек, выполнявших научные исследования 3,3 2,98 90,3 100 100
в том числе:
доктора и кандидаты наук 0,111 0,403 363 3,3 13,5
Из табл. 4 видно, что в 2012 г. по сравнению с 2001 г. произошло существенное - практически в четыре раза - увеличение докторов и кандидатов наук, выполнявших научные исследования, что напрямую свидетельствует о повышении качества человеческого потенциала науки Пензенской области. При этом основной научный потенциал (исследователи) как в 2001 г., так и в 2012 г. был сосредоточен в области технических наук.
На рис. 2 представлена динамика численности персонала, занимающегося научными исследованиями и разработками, оттуда видно, что за исследуемый период наблюдается постепенное сокращение численности персонала, занимающегося научными исследованиями и разработками. При этом кривая изменения численности персонала (всего) удовлетворительно описывается полиноминальным трендом. Учитывая достаточно высокое значение коэффициента детерминации (Д = 0,7696), полученную зависимость можно использовать для краткосрочного прогнозирования численности персонала, занятого в сфере науки.
Рис. 2. Численность персонала, занимающегося научными исследованиями и разработками
Особенностью данных, представленных на рис. 2, следует считать практическую неизменность численности непосредственно исследователей в общей численности научного персонала, что является положительным моментом, характеризующим устойчивость функционирования научной системы Пензенского региона.
На рис. 3 представлена динамика качественного состава человеческого потенциала науки Пензенской области. Из анализа данных видно, что начиная с 2010 г. наблюдается рост численности исследователей, имеющих ученую степень, что способствует повышению качества человеческого потенциала науки Пензенской области. При этом рост обусловлен главным образом ростом кандидатов наук. Увеличение исследователей, имеющих ученую степень доктора наук, является менее существенным. Представленные на рис. 3 математические зависимости трендов характеризуются высоким значением коэффициента детерминации (Л ), что является основанием для построения краткосрочных прогнозов численности исследователей, имеющих ученые степени.
Рис. 3. Численность исследователей, имеющих ученую степень
Главным резервом повышения качества человеческого потенциала науки является деятельность института аспирантуры Пензенской области. На рис. 4 представлена динамика численности аспирантов.
Из анализа данных рис. 4 видно, что начиная с 2011 г. наблюдается сокращение общего числа аспирантов. При этом выпуск из аспирантуры за исследуемый период меняется незначительно и в среднем составляет около 200 человек в год. Примерно такая же картина наблюдается по аспирантам, которые закончили аспирантуру с защитой диссертации. В среднем их число составляет 70 человек в год.
Представленные выше результаты исследований основывались на материалах оперативного статистического наблюдения по формам официального статистического наблюдения. Однако наиболее объективную информацию по рассматриваемым показателям представляют результаты Всероссийской переписи населения 2010 г., в которой впервые представлены результа-
ты по населению, имеющему ученые степени, в разрезе возрастных групп и дифференцированные по полу. Текущая статистическая отчетность предприятий и организаций не отражает реальной картины по научному статусу, поскольку не все научные работники состоят на учете в списочном составе тех или иных организаций.
2005 2009 2010 2011
Рис. 4. Численность аспирантов
Цель дополнительного исследования состояла в выполнении сравнительной оценки человеческого потенциала науки Пензенской области и ряда субъектов Приволжского федерального округа (ПФО) на основе данных Всероссийской переписи населения 2010 г. В качестве субъектов для выполнения сравнительной оценки были выбраны регионы, численность населения которых близка к численности населения Пензенской области (1 386 168 человек): Ульяновская (1 292 799 человек) и Кировская области (1 341 312 человек), а также приведены данные по регионам - лидерам в области инновационного потенциала.
Результаты расчета обобщенных статистических показателей по возрастному составу человеческого потенциала науки представлены в табл. 5, откуда видно, что в целом человеческий потенциал науки Пензенской области является более молодым, чем в сравниваемых регионах.
Таблица 5
Статистические характеристики человеческого потенциала науки
Показатель Кандидаты наук Доктора наук
Пензенская область Ульяновская область Кировская область Пензенская область Ульяновская область Кировская область
Средний возраст, лет 47,8 48,6 49,2 55,9 56,1 57,9
Модальный возраст, лет 35,4 36,2 36,5 56,4 56,4 57,2
Медианный возраст, лет 46,1 47,1 47,8 56,3 56,4 58,0
Для сравнительного анализа человеческого потенциала науки без привязки к численности населения субъекта нами предлагается относительный показатель, логическая формула которого имеет вид:
Количество кандидатов (докторов) наук
Уровень _ человеческого _ потенциала _ науки =-=-=-=--10000 .
Численность _ экономически _ активного _ населения
Результаты расчетов представлены в табл. 6.
Таблица 6
Уровень человеческого потенциала науки
Субъекты ПФО Уровень научного потенциала, %
Кандидаты наук Доктора наук
Пензенская область 43 6
Ульяновская область 39 6
Кировская область 31 4
Нижегородская область 58 10
Самарская область 51 9
Из табл. 6 видно, что Пензенская область по кандидатам наук превышает Ульяновскую и Кировскую области, но уступает Нижегородской и Самарской областям.
Для сравнительного анализа образовательного потенциала Пензенской области без привязки к численности населения субъекта нами предлагается относительный показатель, логическая формула которого имеет вид:
Уровень_
_ Численность_ населения_с_ высшим _и _послевузовским _профессиональным _образованием образовательного--—--Ш% .
~ Численность _ экономически _ активного _ населения
потенциала
Результаты расчета приведены в табл. 7.
Таблица 7
Уровень образовательного потенциала
Субъекты ПФО Уровень образовательного потенциала, %
Пензенская область 34
Ульяновская область 32
Кировская область 28
Нижегородская область 37
Самарская область 39
Из табл. 7 видно, что по уровню образовательного потенциала Пензенская область превосходит Ульяновскую и Кировскую области, но также уступает Нижегородской и Самарской областям.
Таким образом, в результате выполненных исследований можно сформировать следующие предложения:
- активнее внедрять в инновационную платформу Пензенской области НИ и КБ, а также предприятия, занимающиеся инновационной деятельностью;
- существенно повысить эффективность деятельности служб предприятий, НИ и КБ, занимающихся продвижением инновационной продукции на рыки не только Пензенской области, но и рынки других регионов;
- пересмотреть деятельность института аспирантуры в направлении существенного повышения количества аспирантов, закончивших аспирантуру с защитой диссертации;
- учитывая достаточно высокий научный и образовательный потенциал населения Пензенской области, органам государственного управления: Министерству инвестиционного развития и предпринимательства, Министерству экономики, Управлению инновационной политики и специальных проектов - организовать эффективное управление реализации достигнутого научного и образовательного потенциала в инновационный потенциал региона.
Список литературы
1. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации / под ред. Л. М. Гохберга. - М. : Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2014. - Вып. 2.
2. Фишер, С. Экономика / С. Фишер, Р. Дорнбуш, Р. Шмалензи. - М. : Дело, 1997.
3. Экономическая энциклопедия / гл. ред. Л. И. Абалкин. - М. : Экономика, 1999. -С. 275.
4. Токарева, В. В. Развитие человеческого капитала на субрегиональном уровне (в малых городах России) : науч. изд. / В. В. Токарева. - Мичуринск-наукоград РФ : Изд-во Мичурин. гос. аграр. ун-та, 2007.
5. Китайцева, Е. А. Воспроизводство человеческого потенциала науки в условиях перехода к инновационной экономике : автореф. дис. ... канд. экон. наук / Китайцева Е. А. - М., 2010.
6. Пашинцева, И. И. Возможности официальной статистики в оценке вклада науки в экономику страны / И. И. Пашинцева, А. П. Масляненко // Вопросы статистики. - 2013. - № 12.
References
1. Reyting innovatsionnogo razvitiya sub"ektov Rossiyskoy Federatsii [Innovation development rating of subjects of the Russian Federation]. Ed. by L. M. Gokhberga. Moscow: Natsional'nyy issledovatel'skiy universitet «Vysshaya shkola ekonomiki», 2014, iss. 2.
2. Fisher S., Dornbush R., Shmalenzi R. Ekonomika [Economics]. Moscow: Delo, 1997.
3. Ekonomicheskaya entsiklopediya [Economic encyclopedia]. Ed. by L. I. Abalkin. Moscow: Ekonomika, 1999, p. 275.
4. Tokareva V. V. Razvitie chelovecheskogo kapitala na subregional'nom urovne (v ma-lykh gorodakh Rossii): nauch. izd. [Human capital development at the sub-regional level (in small town of Russia): scientific publication]. Michurinsk-naukograd RF: Izd-vo Michurin. gos. agrar. un-ta, 2007.
5. Kitaytseva E. A. Vosproizvodstvo chelovecheskogo potentsiala nauki v usloviyakh pe-rekhoda k innovatsionnoy ekonomike: avtoref. dis. kand. ekon. nauk [Reproduction of human potential in science in condition of the transition to innovative economy: author's abstract of dissertation to apply for the degree of the candidate of economic sciences]. Moscow, 2010.
6. Pashintseva I. I., Maslyanenko A. P. Voprosy statistiki [Questions of statistics]. 2013, no. 12.
Кошевой Олег Сергеевич доктор технических наук, профессор, кафедра экономики и финансов, Пензенский государственный университет
(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: [email protected]
УДК 331.524 Кошевой, О. С.
Человеческий потенциал науки: региональные особенности на примере Пензенского региона / О. С. Кошевой // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. - 2016. - № 3 (39). -С. 204-215. БОТ: 10.21685/2072-3016-2016-3-19
Koshevoy Oleg Sergeevich
Doctor of engineering sciences, professor,
sub-department of economics and finances,
Penza State University
(40 Krasnaya street, Penza, Russia)
