CC BY
62
И. З. Гарафиев
ЭНЕРГО-РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ И ИННОВАЦИОННЫЙ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ (КОНТЕНТ-АНАЛИЗ ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ НИУ)
Ключевые слова: инновационный человеческий капитал, программы развития вузов.
На основе контент-анализа текстов программ развития национально- исследовательских университетов рассмотрена взаимосвязь энерго-ресурсосбережения и развития инновационного человеческого капитала. Выявлены факторы, влияющие на оформление дискурсов энерго-ресурсосбережения и инновационного человеческого капитала в программах национально-исследовательских университетов.
Keywords: Keywords: innovative human capital development program of the university.
Based on content analysis of program texts of national research universities examined the relationship of energy-saving and development innovative human capital. The factors influencing the design of energy-resource saving discourse and innovative human capital in the programs of national research universities.
Современное развитие общества ставить перед системой образования новые цели и задачи, меняется роль индивида в социуме - он становится инициатором инновационных идей и тем самым преобразует знание в основной фактор производства. В связи с этим меняется и специфика труда в организации, который приобретает инвестиционный и сетевой характер. Инвестиционный характер когнитивного труда - это постоянное инвестирование работником в собственный человеческий капитал. Сетевой характер - способ организации деятельности когнитивных работников, связанный с их взаимодействием в рамках сетевых структур и проектов.
В качестве интегрирующего понятия, объясняющего процесс преобразования работниками знания в экономический, производственный ресурс, предлагается категория «инновационный человеческий капитал». Инновационный человеческий капитал - профессиональные знания и навыки, способствующие получению дохода от работы только в данной отрасли и необходимые для появления на рынке нового продукта (товара или услуги) отрасли, для использования в деятельности предприятия отрасли новых производственных процессов, нового метода маркетинга, нового организационного метода. Авторская трактовка обусловлена, качественной характеристикой знания, направленного на производство товаров и услуг с целью получения прибыли. Наиболее «знаниеемкой», является способ производства, основанный на внедрении инноваций. Мы не понимаем инновационный человеческий капитал узко, как специальный человеческий капитал фирмы, так как инновационные знания, применимые только в одной отдельно взятой фирме, в большинстве случаев оказываются не инновационными для других фирм. В то же время мы не понимаем его слишком широко как общий человеческий капитал, так как внедрение инноваций всегда имеет определенную отраслевую специфику[1;2].
Система образования должна отвечать на вызовы времени, приспосабливаться к изменениям, происходящим в экономике и обществе. Одним из ключевых проектов Министерства образования и науки РФ является поддержка ведущих российских вузов. Одной
из формой реализации данного проекта стало целевое фиксирование долгосрочных программ развития национальных национально-исследовательских университетов. В них отражается перечень конкретных мер, которые должны реализовать национальноисследовательские университеты для достижения целевых показателей в области развития высшего образования. В связи с тем, что вузам отводится существенная роль в решении задач инновационного развития регионов РФ, вполне обоснованным становится выбор программ развития национальных исследовательских университетов в качестве объектов контент-анализа.
Целесообразность выбора программ в качестве объектов контент-анализа определяется тем, что текст программ - хорошо выверенная смысловая структура, где каждый из элементов имеет содержательное и логическое обоснование. Над созданием текста программ, работали десятки специалистов различных областей, он был ни один раз апробирован и вычитан. Следовательно, можно предположить, что в тексте программы отсутствуют случайные спонтанные слова, так же как отсутствуют спонтанные смыслы, то есть не отражающие известной ситуации, содержания. Текст программы отражает основные принципы и план реализации руководством национально-исследовательских университетов стратегии развития высшего образования в новых условиях.
С целью выявления понимания проблем развития инновационного человеческого капитала руководством ведущих вузов РФ контент-анализу были подвергнуты программы развития следующих трех национально-исследовательских университетов: Казанский государственный технологический
университет, Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева, Южно-Уральский государственный университет (названия вузов представлены на момент утверждения программ развития вузов). Критерием отбора вузов, было наличие в их программах развития перспективного направления развития, содержащего слова: «энерго-
ресурсосбережение», «энергосбережение», «ресур-
сосбережение». Проблема энерго-ресурсосбережения носит комплексный характер, влияет на характер инновационного развития в различных отраслях экономики: химическая промышленость, металлургия, энергетика, сфера жилищно-коммунального хозяйства. Она может стать одним из критериев оценки эффективности использования новых технологий при реализации конкретных проектов инновационного развития.
Инструменты контент-анализа. Ключевым моментом контент-анализа является кодирование: соотнесение частей текста с категориями, с помощью которых осуществляется анализ. Список категорий образует своеобразный «словарь» для чтения и интерпретации текстов статей. Мы выделили словарь, основанный на замещении, который строится на основе того, что каждое из слов, относящихся к той или иной категории словаря, является взаимозаменяемым. Такой словарь представляет собой «эвристическим образом образованный список слов, каждое из которых можно заменить другим благодаря их отнесению к одному и тому же коду» [4, p.2].
Эвристический характер данного словаря заключается в том, что список кодов (категорий) и слов отражает не только специфику самого текста, но и интересы «читателя», в том числе и теоретические конструкции, которые у него возникли еще до чтения текста.
Используемый нами метод отбора программа развития ведущих вузов РФ, представляет собой выбор риторических текстов, которые отражают генерирование идей инновационного развития. Следовательно, в нашей работе мы будем использовать словарь, основанный на замещениях. Мы в своем исследовании проводили качественный контент-анализ текстов программ развития вузов. Взяв за основу методологию, предложенную А.Н. Олейником [3], мы сделали акцент на анализе связей внутри кодировочного словаря. Анализ осуществлялся с использованием программы QDA Miner v. 4.0, разработанной компанией Provalis Research (г. Монреаль).
Словарь, используемый в контент-анализе текстов статей. Словарь А - список кодов - производен от основных исследовательских задач, обусловлен интересами исследователя и имеет инструментальный характер.
Словарь А включает 9 кодов, организованных в 4 ядра: «инновационный человеческий капитал», «инвестиционный характер труда», «сетевой характер труда», «энерго-ресурсосбережение». Ядро «инновационный человеческий капитал» включает коды: «стимулирование инновации»(incentives for
innovation), «оплата труда» (wages), «знания»
(knowledge). Ядро «инвестиционный характер труда» представлено кодами: «образование» (education), «саморазвитие» (development), «профессиональный опыт, навыки» (professional experience). Ядро «сетевой характер труда» содержит коды: «обмен идеями - инновационная среда» (exchange of ideas), «бизнес-проекты» (business projects). Ядро «энергоресурсосбережение» состоит из кода «энерго-
ресурсосбережение» (energy saving). Идентификация кодов, происходила путем выявления слов или фраз, отражающих содержание кода.
Статистические показатели Словаря А применительно к анализу текстов программ развития трех национально-исследовательских университетов представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Статистика кодов качественного контент-анализа. Словарь (А)
Для оценки внешней валидности кодов проиллюстрируем примерами кода «энерго-
ресурсосбережение».
«Для более рационального использования энергии в металлургии необходимо проведение исследований по группе проблем, связанных с созданием эффективных энергоблоков, линий электропередач и автоматизированных систем управления производственными комплексами. В ЮУрГУ создан серьезный задел в данной области. Определены возможные решения повышения энергоэффективности и надежности работы крупных энергетических блоков, а также межсистемных линий электропередач постоянного тока и гибких линий электропередач для электроснабжения металлургических агрегатов. Решены вопросы оптимизации сжигания топлива в котельных агрегатах. Создана новая концепция использования межсистемных линий электропередач постоянного тока». (Программа развития ЮжноУральского государственного университета).
«С 2007 года осуществляет свою работу научно-образовательный центр «Перспективные исследования в нефтехимии и теплоэнергетике» КГТУ и Казанского научного центра РАН, обеспечивающий выполнение прорывных научных проектов в области энергоэффективности процессов и энергосбережения» (Программа развития Казанского государственного технологического университета)
«Для комплексного решения обозначенных проблем Программой предусматривается создание условий для проведения фундаментальных и прикладных научных исследований мирового уровня, направленных на создание новых энергосберегающих технологий и материалов, и сопровождающихся подготовкой кадров, обладающих междисциплинарными компетенциями» (Программа развития
Мордовского государственного университета им. Н.П. Огарева).
Name Codes Count % Codes Cases % Cases Nb Words s d u o * %
incentives for innovation 5 3,8 3 100 81 0,8
knowledge 20 15,4 3 100 379 3,6
wages 7 5,4 3 100 178 1,7
development 7 5,4 2 66,7 145 1,4
education 42 32,3 3 100 968 9,2
professional experience 2 1,5 1 33,3 64 0,6
business projects 3 2,3 2 66,7 41 0,4
exchange of ideas 4 3,1 3 100 131 1,3
energy saving 37 28,5 3 100 894 8,5
Совместно встречающиеся коды. Вначале мы выясним, насколько часто коды пересекаются, т.е. в тексте статьи они могут быть разделены не более чем одним кодом. Знакомство с группировкой кодов для качественного контент-анализа, осуществленной по критерию частоты их совместного появления в статьях - коэффициенту Жаккарда (Jaccard’s coefficient), который вычисляется как отношение числа элементов пересечения двух множеств к числу элементов объединения этих множеств. Коэффициент равен нулю, когда множества не имеют общих элементов, и единице, когда множества равны, в остальных случаях значение где-то посередине (табл. 2).
Таблица 2 - Пересечение кодов качественного контент - анализа коэффициент Жаккарда
business projects development . g te c du e snergy saving 3xchange of ideas incentives for innovation knowledge professional experience s e ga &
business projects 1
development 0,33 3
education 0,66 7 0,6 67 1
energy saving 0,66 7 0,6 67 1 1
exchange of ideas 0,66 7 0,6 67 1 1 1
incentives for innovation 0,66 7 0,6 67 1 1 1 1
knowledge 0,66 7 0,6 67 1 1 1 1 1
professional experience 0 0,5 0,3 33 0,3 33 0,3 33 0,3 33 0,3 33 1
wages 0,66 7 0,6 67 1 1 1 1 1 0,3 33 1
Полученные результаты показывают высокий уровень схожести между всеми кодами, в то же время, учитывая, что коды - результат качественного анализа, можно предположить, что значение коэффициента более 0,5 позволяет говорить о наличии устойчивой связи между кодами. Наибольшее значение коэффициента Жаккарда равное 1 показало пересечение следующих кодов: «обмен идеями», «саморазвитие», «образование», «знания», «стимулирование инноваций», «энерго-ресурсосбережение». Полученные результаты позволяют говорить о закреплении в программах развития национально-исследовательских вузов диалектического единства инновационной среды, знания, образования, стимулирования инноваций и энерго-
ресурсосбережения . Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда представлена на рис. 1.
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного контент-анализа было наличие четырех ядер: инновационный человеческий капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда, энерго-
ресурсосбережение. При кластеризации кодов на основе коэффициента Жаккарда, при заданном количестве кластеров - четыре, мы не видим точного совпадения, получившихся кластеров с выделенными нами ядрами. Ядро «инновационный человеческий капитал» (коды «стимулирование инновации», «оплата труда», «знания») проявилось как часть третьего кластера. Также в третий кластер входят коды «энерго-ресурсосбережение», «обмен идеями», «образования». В первый, второй и четвертый кластер входят только по одному коду, соответственно: «бизнес-проекты», «саморазвитие», «профессио-
нальный опыт, навыки».
Рис. 1 - Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда
Подводя итог, отметим, что полученная в результате контент-анализа конфигурация кодов отражает цели развития ведущих вузов РФ как центров инвестиций в инновационный человеческий капитал. Вполне логичным выглядит интерпретация в них знания как составной части образования и обмена идеями, средства получения дохода через коммерциализации знания, в том числе и благодаря внедрению энерго-ресурсосбережения.
Литература
1. Гарафиев, И.З. Инновационный человеческий капитал региона как фактор оценки уровня развития его химической промышленности / И.З. Гарафиев // Вестник Казан. технол. ун-та. - 2011. - Т. 14, № 24. - С.111-116.
2. Гарафиева, Г.И. Использование модели Calculated Intangible Value при оценке интеллектуального капитала предприятий нефтехимии / Г.И. Гарафиева // Вестник экономики, права и социологии. - 2011. - .№4. - С.31-33.
3. Олейник, А.Н. Триангуляция в контент-анализе. вопросы методологии и эмпирическая проверка / А.Н. Олейник // Социологические исследования. - 2009. - №2. - С.65-99.
4. Hogenraad, R. Force and influence in contentanalysis: the production of new social knowledge [/ R. Hogenraad, D. Mckenzie, N. Peladeau // Quality & Quantity. - 2003. - N 37. - P. 2-14.
© И. З. Гарафиев
канд. ист. наук, доц. каф. государственного муниципального управления и социологии КНИТУ,
