ФАКТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА

Щербаков А. С.

DOI: 10.29141/2658-5081-2023-24-2-5 EDN: GYZVCZ JEL classification: J24, 010, O12, O15, C81

А. С. Щербаков Владимирский государственный университет им . Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, г. Владимир, Российская Федерация

Фактические модели оценки человеческого капитала

Аннотация. Социально-экономическое развитие общества неотделимо от накопления и качественного улучшения человеческого капитала, однако до сих пор не решены многие вопросы его оценки. На текущий момент человеческий капитал рассчитывается с помощью абстрактных моделей, опосредованно оценивающих его носителей на основе статистических и натуральных измерений. Такие модели применимы на макроуровне и ограниченно на мезоуровне, но не могут использоваться на микроуровне. Вместе с тем фактические модели способны оценивать непосредственно носителя человеческого капитала с учетом индивидуальных экономических, физиологических, социологических, психологических индикаторов. Исследование направлено на выявление предпосылок формирования и разработку фактической модели оценки человеческого капитала. Методологическую основу работы составили теории человеческого капитала и экономики труда. В ходе исследования применялся комплекс общенаучных методов: сравнительный анализ, синтез, индукция и дедукция, моделирование, математический метод. Информационной базой послужили статистические данные Всемирного банка. Предложена фактическая модель оценки, позволяющая оцифровывать стоимость человеческого капитала, в том числе общего и специального, на основе совокупности 56 индикаторов и субизмерений. Ее особенностью является комплексное рассмотрение всех компонент человеческого капитала: физиологических, когнитивных, социально-эмоциональных. При этом акцент сделан на измерении социально-эмоциональной компоненты с помощью социально-психологического теста и сравнительного индекса достижений и взысканий, полученных сотрудником на предыдущем месте работы. Результаты применения предложенной модели соотносятся с оценками, полученными в рамках общепринятых стоимостных измерений, и могут использоваться на микроуровне как отдельными хозяйствующими субъектами, так и домохозяйствами.

Ключевые слова: человеческий капитал; экономика знаний; абстрактные модели оценки; фактические модели оценки; работники; стоимость человеческого капитала.

Благодарности: Выражаем благодарность ректору Колледжа управления бизнесом Института менеджмента и бизнеса Карачи (Пакистан) М. Ш. Мубарику за предоставление доступа к результатам своих исследований. Благодарим докторов экономических наук И. Б. Тесленко и П. Н. Захарова за рекомендации по оптимизации измерений человеческого капитала и кандидата физико-математических наук В. Е. Крылову за обсуждение математической составляющей исследования.

Для цитирования: Shcherbakov A. S. (2023). Factual models for human capital assessment. Journal of New Economy, vol. 24, no. 2, pp. 86-103. DOI: 10.29141/2658-5081-2023-24-2-5. EDN: GYZVCZ.

Информация о статье: поступила 20 января 2023 г., доработана 22 марта 2023 г.; одобрена 28 марта 2023 г.

Artem S. Shcherbakov State University of Vladimir named after Alexander and Nikolay

Stoletovs, Vladimir, Russia

Factual models for human capital assessment

Abstract. The socioeconomic development of society goes hand in hand with accumulation and enhancement of human capital, yet many of the issues concerning its assessment are still subject to research. At present, human capital is estimated with the help of abstract models that indirectly assess its possessors based on statistical and actual measurements. Such models are applicable at macro level and to a certain extent at meso level, though cannot be used at microlevel. By contrast, factual models assess directly the possessors of human capital and allow for individual economic, physiological, sociological, psychological indicators. The research aims to identify the prerequisites for designing and create a factual model for human capital assessment. Methodologically, the study rests on the human capital theory and labour economics. To examine the World Bank's statistics, the study applied a set of general scientific methods: comparative analysis, synthesis, induction and deduction, modelling, the mathematical method. The paper proposes a factual assessment model that allows digitizing the value of human capital, both general and special, based on a set of 56 indicators and sub-measurements. Its distinctive feature is a comprehensive consideration of all components of human capital: physiological, cognitive, social and emotional. The model puts emphasis on the measurement of social and emotional component with the use of a social psychological test and a comparative index of achievements and penalties received by an employee at a previous job. The results of applying the proposed model are consistent with the estimates obtained within the framework of generally accepted cost measurements, and can be used at the micro level both by individual businesses and households.

Keywords: human capital; knowledge-based economy; abstract models of assessment; factual models of assessment; employees; value of human capital.

Acknowledgments: the author expresses sincere gratitude to Prof. Muhammad Mubarik, rector of the College of Business Administration at the Karachi Institute of Management and Business (Pakistan) for providing access to the results of his research. The author thanks Prof. Irina Teslenko and Prof. Pavel Zakharov for recommendations on optimising the measurements of human capital and Associate-Prof. Vasily Krylov for discussing the mathematical part of the study.

For citation: Shcherbakov A. S. (2023). Factual models for human capital assessment. Journal of New Economy, vol. 24, no. 2, pp. 86-103. DOI: 10.29141/2658-5081-2023-24-2-5. EDN: GYZVCZ.

Article info: received January 20, 2023; received in revised form March 22, 2023; accepted March 28, 2023

Введение

Возрастающая важность человеческого капитала (ЧК) как основы движущей силы развития экономики, технологий и общества не вызывает сомнения [Акиндинова и др., 2019; Бирюкова и др., 2018]. Согласно целевому сценарию развития российской экономики до 2035 года [Акиндинова и др., 2019, с. 37], вклад ЧК, а также динамики

его компонент приведут к увеличению оценок индекса человеческого капитала с 0,76 до 0,95 к 2035 г. Такие изменения могут обеспечить рост вклада ЧК в увеличение ВВП до 0,7-0,8 п. п. в год [Акиндинова и др., 2019, с. 36-38], что повлечет за собой увеличение совокупной факторной производительности не менее чем до 1,25 п. п. в год за счет мер, способствующих повышению конкуренции и качества профессионального образования, снижению издержек и нерыночных рисков ведения бизнеса. В случае сохранения такой тенденции уже в ближайшие годы мы сможем наблюдать прирост производительности и заработков.

Рыночная стоимость современной корпорации все в большей степени определяется способностью нанятых ею «умов» создавать новые идеи, товары и услуги [Бирюкова и др., 2018, с. 6]. Специалисты видят в ЧК возможности для диверсификации экономики [Atangana, 2022, p. 66], а в целом признают его основным источником конкурентного преимущества и создания ценности для предприятия [Chen, 2022, p. 3]. По данным Всемирного банка, Россия обладает качественным человеческим капиталом, что позволяет рассчитывать на потенциальный рост связанных с ним показателей. Согласно опубликованному указанной организацией докладу, наименьший индекс человеческого капитала принадлежит Центральноафриканской Республике (0,29), за которой следует Пакистан (0,41). Ближе к лидерам списка, минуя медианную часть, располагаются Китай (0,65), Российская Федерация (0,68), США (0,70), Германия (0,75) и Финляндия (0,80). Лидером в этой сфере в 2020 г. являлся Сингапур, где соответствующий показатель был равен 0,881.

Закономерно на этом фоне стремление Правительства Российской Федерации к увеличению доли человеческого капитала в структуре национального богатства с последующим опережением стран ОЭСР. В Прогнозе долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года отмечено, что инновационный характер развития экономики будет обеспечен за счет более высоких государственных расходов на человеческий капитал, а также расходов граждан и организаций, которые к 2030 г. должны вырасти до 13,6 % ВВП (в 2011 г. - 9,2 %)2.

При этом стоит отметить ряд спорных вопросов, связанных с оценкой человеческого капитала, которые до сих пор не решены.

Например, исследователи справедливо отмечают, что «разработать любую новую систему измерения нематериальных активов непросто, иначе большинство компаний уже сделали бы это. Решение этой задачи требует времени и много тщательных размышлений» [Becker, Huselid, Ulrich, 2001, p. 34].

М. Ш. Мубарик и его соавторы утверждают, что, несмотря на значимость человеческого капитала в структуре генерации дохода современных организаций, его измерение остается сложным, а представленные в научной литературе предложения - противоречивыми. Кроме того, попытки построения индекса ЧК являются слишком упрощенными [Mubarik, Chandran, Devadason, 2018, p. 606].

А. С. Воронов и соавторы делают акцент на том, что в большинстве стратегий развития страны признается важность человеческого капитала и инвестиций в него, однако несколько декларативно (фрагментарно) рассматриваются проблемы его формирования, развития и использования [Воронов и др., 2020, с. 40].

Вследствие перечисленных сложностей все более востребованным становится умение хозяйствующих субъектов самостоятельно решать вопросы оценки. Президент

1 World Bank. (2020). The Human Capital Index 2020 update: Human capital in the time of COVID-19. Washington, DC. 229 p. DOI: 10.1596/978-1-4648-1552-2.

2 Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года. http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_144190/.

Российской Федерации отмечает: «Успешное руководство регионом, отраслью, компанией в современном мире требует использования модели управления на основе данных. Это прежде всего означает, что процесс принятия решений в значительной степени осуществляется не на основе интуиции»1.

Однако имеющиеся модели оценки человеческого капитала предусматривают расчеты на базе натуральных и статистических данных - сложной для обработки информации. Это не позволяет оценивать ЧК на микро- и мезоуровнях, силами администраций, и в области рассматриваемой оценки продолжает существовать парадигма управления на основе интуиции.

Кроме того, указанные модели не ориентированы на работу с носителем этого капитала и потому могут считаться абстрактными [Щербаков, 2023]. Для преодоления этой проблемы необходимо сделать акцент на развитии и популяризации моделей нового вида - фактических [Щербаков, 2023]. Этой точки зрения придерживаются и зарубежные исследователи, призывающие быть гибкими в области определения показателей для измерения человеческого капитала и уходить от натуральных способов оценки (с точки зрения затрат организации), которые менее эффективны [Bullen, Eyler, 2010].

Оценка ЧК согласно существующим абстрактным моделям, например общепринятому в рассматриваемой сфере методу Джоргенсона - Фраумени, является трудной экономико-математической задачей [Капелюшников, 2012; Fraumeni, Christian, 2019; Mendoza, Borsi, Comim, 2022]. Возрастающая роль человеческого капитала в экономике, увеличивающаяся конкуренция, а также такие явления, как поливариативная карьера и старение населения, требуют оперативного решения вопросов оценки ЧК и, следовательно, контроля за данным капиталом.

Цель исследования - определение предпосылок появления фактической модели оценки человеческого капитала и описание ее содержания с учетом опыта ранее разработанных моделей.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1) выявить предпосылки появления фактической модели оценки человеческого капитала;

2) описать содержание данной модели;

3) предложить способ классификации результатов применения указанной модели с помощью континуума оценки человеческого капитала.

Теоретико-методологическую основу исследования составили теории человеческого капитала и смежные с ними теории экономики труда, экономической психологии, менеджмента личности. Применялся комплекс теоретических и частно-научных методов, таких как сравнительный анализ, синтез, индукция и дедукция, моделирование, математический метод. Исследование базируется как на классических трудах отечественных и зарубежных ученых, так и на современных разработках практиков и теоретиков, статистических данных Всемирного банка и специализированной литературе в области теории человеческого капитала и экономики знаний.

Оценка человеческого капитала: обзор исследований

Теория человеческого капитала получила научное признание в середине XX в. благодаря работам американских ученых Г. Беккера, Т. Шульца и др. В конце того же века Д. Мин-сер, развив идеи основоположников указанной теории Г. Беккера, Ч. Кобба, П. Дугласа, Р. Слоу и др., внес большой вклад в развитие экономики труда (уравнение Минсера).

1 Конференция по искусственному интеллекту // Президент России: официальный сайт. http://www. kremlin.ru/events/president/news/69927/.

Первыми российскими исследователями человеческого капитала и связанной с ним экономики труда были В. С. Гойло и Р. И. Капелюшников. В конце XX - начале XXI в. их начинания были продолжены М. М. Критским, А. И. Добрыниным, С. А. Дятловым, В. Т. Смирновым, С. А. Курганским, Л. Г. Симкиной, Г. Н. Тугускиной.

Труды перечисленных ученых позволяют не только проследить генезис развития теории человеческого капитала, но и выявить тенденции ближайшего будущего в данной научной области.

При анализе статистических исследований международных и российских организаций, эмпирических и теоретических научных работ мы обнаружили, что все более четко прослеживается переход от традиционных моделей оценки ЧК к моделям нового вида. Изначально это проявлялось в высказываниях отдельных ученых, например, о возрастании взаимосвязи экономики и психологии [Журавлев, Позняков, 2004, с. 59], необходимости применения метода экспертных оценок при расчете капитала здоровья на основе медицинских заключений, обследований, историй болезни и др. [Смирнов и др., 2005, с. 136], возможности включить в финансовые отчеты будущего новые способы измерений [Bullen, Eyler, 2010].

На текущем этапе мы можем выделить несколько моделей, которые развивают идеи оценки человеческого капитала (фактического), объединяя классические индикаторы с индикаторами нового вида [Мясоедова, 2006; Mubarik, Chandran, Devadason, 2018; Воронов и др., 2020].

Полагаем, что основными предпосылками формирования подобной тенденции выступают такие явления, как рост медианной стоимости ЧК в структуре национальных богатств, признание его многокомпонентной структуры, отсутствие доступных для хозяйствующих субъектов моделей его оценки. Рассмотрим выявленные предпосылки подробнее.

Рост медианной стоимости человеческого капитала в структуре национальных богатств. По мнению К. Голдин, первым исследователем, обратившим внимание на человеческий капитал в структуре национальных богатств, был Р. Слоу [Goldin, 2016, p. 56].

Неоднократно проводил оценку человеческого капитала Р. И. Капелюшников. Он рассчитал стоимость ЧК по методу Джоргенсона - Фраумени и сделал выводы о том, что «в реальном выражении за период 2002-2010 гг. человеческий капитал России увеличился более чем вдвое, что предполагает ежегодные темпы прироста порядка 10 процентов» [Капелюшников, 2012, с. 61] и что каждый россиянин владеет в среднем человеческими активами в размере примерно 6 млн рублей [Там же, с. 60].

Специалисты Всемирного банка отмечают, что ЧК, оцениваемый как текущая стоимость будущих доходов рабочей силы, занятых и самозанятых, является крупнейшим активом во всех группах доходов, составляя 64 % от общего богатства в 2018 г., что на 2 % выше, чем в 1995 г. Человеческий капитал остается самым важным компонентом богатства. Доля произведенного капитала сократилась с 32 до 31 %, а доля возобновляемого природного капитала - с 4 до 3 %, тогда как доля невозобновляемого природного капитала выросла с 2 до 3 %.

Хотя доля ЧК в общем богатстве с развитием обычно увеличивается, в некоторых странах она снизилась, особенно в Китае и государствах с высоким уровнем дохода, не входящих в ОЭСР. По данным международной организации World Bank, это связано со старением населения, медленным ростом заработной платы и другими факторами, такими как технологии1.

1 The hanging wealth of nations 2021: Managing assets for the future. (2021). Washington, DC. P. 460. DOI: 10.1596/978-1-4648-1590-4.

По нашему мнению, представленные выше статистические данные и эмпирические исследования позволяют сделать утвердительный вывод относительно медианного роста стоимости человеческого капитала. Данная тенденция отражается и на росте желания носителей этого капитала более выгодно его инвестировать. Немаловажным является также стремление организаций научиться с помощью доступных инструментов оценивать ЧК с целью его планирования, организации, мотивации и контроля. Вышеперечисленные желания могут быть удовлетворены путем применения фактических моделей оценки человеческого капитала.

Признание многокомпонентной структуры человеческого капитала. Изначально даже основная теория человеческого капитала, не говоря о теории многокомпонентно-сти, была воспринята научным сообществом достаточно холодно. По словам К. Голдин, научным руководителем которой был один из основоположников теории ЧК Г. Беккер, ученый «не решался использовать термин "человеческий капитал" в названии своей книги и использовал длинный подзаголовок, чтобы защититься от критики» [Goldin, 2016, p. 57].

Спустя определенное время данная теория заняла достойное место среди других экономических парадигм.

В отечественной теории многокомпонентность структуры ЧК признана в конце XX в. благодаря работам А. И. Добрынина, В. Т. Смирнова, М. М. Критского, Л. Г. Симкиной, Г. Н. Тугускиной. В этой структуре исследователи выделяют физиологическую, интеллектуальную, трудовую и социальную компоненты, делая акцент на динамике их соотношения с течением времени [Воронов и др., 2020, 2022].

Г. М. Залозная и В. П. Моргунов отмечают «особенное» в человеческом капитале: «носителем» ценности является непосредственно личность, и от ее культурного уровня, образования, мотивации, установок, решений и действий зависят не только актуализация человеческих сил и их трансформация в созидающую, капитальную ценность, но и непосредственно любой созидательный процесс [Залозная, Моргунов, 2014, с. 76].

И. В. Скоблякова и соавторы при оценке циклов воспроизводства различных видов человеческого капитала выделяют капитал здоровья, культурно-нравственный, трудовой и интеллектуальный капитал [Скоблякова и др., 2022, с. 610].

Зарубежные исследователи все чаще помимо статистических данных переписи населения и статистических ежегодников используют научные работы в области социологии, экономики и истории образования, чтобы рассмотреть влияние увеличения инвестиций в человеческий капитал на экономический рост, а также на формирование опыта детства, трудовую дисциплину, нынешний климатический кризис [Forsyth, 2023].

Стоит уделить внимание необычайно популярным работам нобелевского лауреата Дж. Хекмана. В статье «Некоторые вклады экономики в изучение личности» он отмечает, что в настоящее время при измерении когнитивных и некогнитивных навыков специалисты используют тесты IQ, а также тесты Большой пятерки, Большой тройки, Большой девятки и MPQ. Соответственно, все еще ведется поиск минимального набора навыков, необходимых для характеристики эмпирически обоснованного различия между людьми [Heckman, Jagielka, Kautz, 2019, p. 4-5]. Развивая ранее высказанные идеи, Дж. Хекман с коллегами публикует эмпирические исследования об измерении знаний на основе тестирования [Heckman, Zhou, 2022] и влиянии вложений в раннем детстве на физиологические, когнитивные и социально-эмоциональные компоненты ЧК [Walker аt al., 2022].

Перечисленные факты показывают расширение инструментария оценки человеческого капитала, что позволяет сформировать новый вид моделей, ядром которых будут

выступать не натуральные экономические показатели, а фактические данные, полученные от непосредственного носителя этого капитала.

Отсутствие доступных для хозяйствующих субъектов моделей оценки человеческого капитала. Классифицируя модели оценки ЧК, экономисты в основном отмечают, что они построены в соответствии с одним из трех подходов.

Так, Р. И. Капелюшников относит к этим подходам следующие:

1) индикаторный, учитывающий различные натуральные характеристики человеческого капитала;

2) стоимостной, предусматривающий учет издержек, связанных с формированием этого капитала;

3) стоимостной, основанный на учете получаемых от человеческого капитала доходов [Капелюшников, 2012, с. 9].

Зарубежные исследователи выделяют следующие подходы:

1) использование индикаторов и единичных показателей, таких как средняя длительность обучения, либо создание индексов из нескольких показателей;

2) затратный подход, который оценивает инвестиции в человеческий капитал на основе расходов;

3) доходный подход, оценивающий указанные инвестиции, предполагая приращение ожидаемых доходов [Abraham, Mallatt, 2022].

Данные классификации отчетливо демонстрируют доминирование абстрактных моделей оценки человеческого капитала. При расчетах в основном используются натуральные индикаторы (уровень грамотности населения; среднее число лет обучения в расчете на одного человека) или учитываются издержки от формирования человеческого капитала и доходы от его использования.

Некоторые зарубежные экономисты предлагают модели, в которых применяются абстрактные и фактические индикаторы с акцентом на метод экспертных оценок и социологические опросы. Одна из таких моделей, которую разработали М. Ш. Мубарик, В. Г. Р. Чандран и Э. Девадасон [Mubarik, Chandran, Devadason, 2018], изображена на рисунке.

Модель оценки человеческого капитала1: HC - общий человеческий капитал; A, B, C и N - измерения HC; a, b, c и n - субизмерения HC Analytic hierarchy process (AHP) model of human capital

При создании модели авторы провели серию социологических опросов, по итогам которых выявили группы субизмерений человеческого капитала. К ним были отнесены такие характеристики, как образование, опыт, навыки, отношения, личностные качества, стабильность, здоровье, законопослушность.

1 Источник: [Mubarik, Chandran, Devadason, 2018].

Наибольший интерес для нас представляют нестандартные субизмерения личностных качеств на основе социологических тестов, которые можно назвать фактическими, а не абстрактными. К ним относятся, например, удовлетворенность, вовлеченность, сотрудничество, приверженность, креативность, принятие рисков, разнообразие, лидерство, интеллект. Подобные субизмерения исследователи предлагают проводить в том числе «при помощи закрытой анкеты, содержащей не менее трех вопросов по каждому измерению» [МиЬапк, СЬапёгап, Беуаёаэоп, 2018].

Модель М. Ш. Мубарика, В. Г. Р. Чандрана и Э. Девадасон может быть использована хозяйствующими субъектами для самостоятельной оценки человеческого капитала сотрудников на микро- и мезоуровнях. Поскольку в ней частично применяются фактические измерения, а не только натуральные и статистические данные, ее можно назвать смешанной моделью.

При этом модель не принимает во внимание, что на стоимость ЧК организации влияют внешний культурный капитал и социальный капитал. Например, не учтен индекс человеческого потенциала и индекс человеческого капитала, рассчитываемый Всемирным банком. Организация, находясь в рамках определенной системы, зависит от макроэкономических показателей, которые отражают социально-экономическое положение в стране. Так, при ограниченной доступности институтов здравоохранения и образования индексы человеческого капитала и потенциала будут уменьшаться, что повлечет и уменьшение стоимости ЧК организации. Без учета подобных коэффициентов есть риск завысить данные об этой стоимости. Кроме того, в модели М. Ш. Мубарика, В. Г. Р. Чан-драна и Э. Девадасон большое значение уделено методу экспертных оценок, а отсутствие четких границ при описании субизмерений может вызывать увеличение амбивалентности индикаторов на различных предприятиях и приводить к искажению полученных результатов. Полагаем, что потенциал оценки в данном случае раскрыт недостаточно из-за отсутствия социально-психологических измерений, влияющих на экономику труда.

Российские исследователи неоднократно предлагали определять человеческий капитал с помощью фактических индикаторов.

Так, по мнению В. Т. Смирнова, капитал здоровья можно оценить по медицинским обследованиям и заключениям, историям болезни детей, больничным листам, экспертным оценкам продолжительности предстоящей жизни, культурно-нравственный капитал - по аттестату зрелости и школьным характеристикам, интеллектуальный - по психологическим методикам. Нравственность поведения определяют коллеги по работе, родственники и лица, поддерживающие с человеком контакты и знающие его лично. Правоохранительные органы, например детские комнаты милиции, ведут досье на людей, совершивших проступки или преступления. Трудовой капитал подтверждается аттестатами, свидетельствами и дипломами о профессиональном образовании. В трудовой книжке фиксируется опыт работы, достижения в труде отмечаются в характеристиках и рекомендательных письмах [Смирнов и др., 2005, с. 136].

А. С. Воронов и соавторы предлагают следующую модель оценки национального благосостояния, в которую включен и человеческий капитал:

NW = f (Ш) = f (PhC + LC + Ю + SC - FhC), (1)

где f - обозначение функциональной зависимости показателя NW от НС; NW - национальное благосостояние (валовой внутренний продукт); HC - человеческий капитал; PhC - физиологический компонент; LC - трудовой компонент; Ю - интеллектуальный компонент; SC - социальный компонент; FhC - фиктивный человеческий капитал [Воронов и др., 2020, с. 54].

При подсчете компонент исследователи в основном рекомендуют использовать стоимостные и натуральные показатели, прямо и косвенно характеризующие компоненты, а также квалиметрические показатели [Воронов и др., 2020, с. 54-58]. Стоит обратить внимание на включение А. С. Вороновым при расшифровке социальной компоненты результатов социологических опросов, то есть прямого взаимодействия с носителем капитала. Это позволяет говорить о наименьшем искажении данных, которые могут характеризоваться как фактические. «Социальные компоненты - социологические опросы: индекс доверия в обществе, личная свобода и выбор, эффективность правительства, личные права, оценка гражданами исполнительной власти, умное со-управление» [Воронов и др., 2020, с. 58].

Т. Г. Мясоедова отметила, что вероятность достижения максимально высокой величины человеческого капитала зависит от вероятности достижения высокой величины каждой из его характеристик (врожденные способности, здоровье, знания, профессиональные навыки, мотивация к труду, мотивация к обучению, мировоззренческие качества). Теоретически обосновано, что значительных результатов в развитии ЧК можно добиться только при сбалансированных инвестициях в знания, здравоохранение, мотивацию к труду и обучению, культуру человека [Мясоедова, 2006, с. 9].

Это утверждение Г. Н. Тугускина выразила в виде формулы с мультипликативными свойствами:

Phum.cap. ~ Pnat. abilit. ^ Phealth ^ Pknowl. ^ Pmotiv. ^ Psoc. cultur., (2)

где Р - вероятностные величины составляющих человеческого капитала [Тугускина, 2021, с. 92].

Т. Г. Мясоедова описала основные характеристики рассматриваемого капитала, но в ее задачи не входила разработка субизмерений выявленных характеристик, что также не позволило в полной степени раскрыть сущность фактических моделей оценки.

По нашему мнению, использование Г. Н. Тугускиной формулы с мультипликативным эффектом наиболее удачно подчеркивает высокий уровень взаимосвязи между величинами человеческого капитала, описанными Т. Г. Мясоедовой. Например, не вызывает сомнения, что стоимость ЧК значительно уменьшается при наличии врожденных когнитивных заболеваний, которые негативно сказываются на индикаторах здоровья и знаний.

Г. Н. Тугускина рассмотрела разнообразные отечественные методики оценки человеческого капитала предприятий [Тугускина, 2022], которые, по нашему мнению, представляют собой вариации абстрактных моделей оценки, различаясь лишь по уровню ее проведения (макро-, мезо-, микро-).

Анализ эмпирических и теоретических исследований позволяет сделать вывод о том, что в течение последних десятилетий ученые неоднократно предлагали использовать фактические модели оценки ЧК.

Модель АНР [Mubarik, Chandran, Devadason, 2018], основанная на традиционных натуральных индикаторах с использованием метода экспертных оценок и социологических опросов, расширяет инструментарий определения человеческого капитала и развивает парадигму измерений за счет фактических показателей. Однако другие исследователи уделяли фактическим измерениям недостаточное внимание, описывая их лишь косвенно.

Вышеперечисленные факты позволяют заключить, что на данный момент применение фактических моделей оценки ЧК является актуальным, востребованным и в то же время малоизученным. Пока не существует инструмента, позволяющего осуществлять эту оценку на основе социологических, психологических, физиологических,

социально-экономических показателей. Предложенная автором статьи модель дает возможность устранить этот пробел.

Методы исследования

При разработке модели мы выделили два вида ЧК, каждый из которых включает три компоненты.

Под человеческим капиталом мы понимаем сформированный в результате инвестиций и накопленный человеком определенный запас здоровья, знаний, навыков, способностей, мотиваций, которые целесообразно используются в процессе труда, содействуя росту как его производительности, так и заработка [Смирнов, 2005, с. 99].

Человеческий капитал можно разделить на два вида:

1) общий, включающий знания и навыки, полученные в ходе общей подготовки и не отчуждаемые от человека;

2) специальный - знания и навыки, полученные в ходе специальной подготовки в организации, которые вне этой организации невозможно использовать в чистом виде.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Зависимость этих видов человеческого капитала описывается формулой:

H = (He + Hs)/2; H = He Hs = 0, (3)

где H - человеческий капитал; He - общий человеческий капитал; HS - специальный человеческий капитал.

Каждый вид ЧК включает следующие компоненты:

1) физические навыки - способности к физической деятельности, обусловленные особенностями индивида. Например, телосложение, рост, вес, пульс, индекс мышечной массы, сила сжатия кистей рук оцениваются в основном непосредственно эмпирическим путем или при помощи анкеты;

2) когнитивные навыки - это способность мозга усваивать и обрабатывать информацию об окружающем мире. К ним относят память, внимание, когнитивную гибкость, воображение, речь, возможность логически рассуждать, воспринимать информацию органами чувств. В основном эти навыки определяются посредством психологических тестов. Опосредованно их можно измерить наличием образования, его качеством, государственными наградами, патентами;

3) социально-эмоциональные навыки - это способности, которые позволяют людям распознавать свои эмоции и управлять ими, успешно справляться с конфликтами, решать межличностные проблемы, понимать других и проявлять сочувствие, устанавливать и поддерживать позитивные отношения, следовать этике, вносить конструктивный вклад в референтные сообщества, устанавливать цели и достигать их. Для измерения этих навыков используются психологические тесты. Опосредованно о них свидетельствуют государственные награды и занимаемые выборные общественные должности.

Предложенная нами модель оценки человеческого капитала развивает идеи других исследователей [Смирнов, 2005; Мясоедова, 2006; Mubarik, Chandran, Devadason, 2018; Heckman, Jagielka, Kautz, 2019; Воронов и др., 2020, 2022; Тугускина, 2022; Heckman, Zhou, 2022; Mubarik, Shahbaz, Abbas, 2023]. Ее можно представить в виде формул (4) и (5), которые позволяют рассчитать общий и специальный человеческий капитал его носителя соответственно.

He = MMCI x PhN x Phg х Phg x eg x eg x eg x SEN x SEA x SEH x eic, (4)

где H - общий человеческий капитал;

MMei - медианный среднедушевой денежный доход, рассчитываемый Росстатом;

PhN - врожденные физические навыки (здесь и далее в экспликации к формуле (4) обозначены навыки в рамках общего человеческого капитала), которые характеризует коэффициент, полученный на основе социологического опроса, предусматривающего выявление ограничивающих ежедневную деятельность врожденных болезней, или категории здоровья по итогам добровольной диспансеризации;

PhCA - приобретенные физические навыки, индикатором которых выступает коэффициент, полученный на основе социологического опроса (выявляющего наличие вредных привычек) и медицинских измерений (пульсометрия, давление, индекс массы тела, способности в сфере физических упражнений);

PhCH - смешанные физические навыки, о которых свидетельствует коэффициент, полученный на основе социологического опроса по выявлению особенностей организма. Эти особенности оцениваются тестами на чувствительность нервной системы, определением коэффициента по итогам прохождения ГТО и коэффициента биологического возраста на основе исследования В. Е. Гимпельсона [2018];

CCN - врожденные когнитивные навыки, которые характеризует коэффициент, полученный на основе социологического опроса по выявлению ограничивающих ежедневную деятельность врожденных когнитивных заболеваний или количества затрат на специализированное лечение;

CCA - приобретенные когнитивные навыки, о которых говорит коэффициент, полученный на основе социально-психологического теста по выявлению когнитивных особенностей личности, таких как уровень образования, успешность обучения, наличие дополнительного образования, государственных наград, прав и лицензий, спортивного звания, ученой степени, авторских прав на публикации, в том числе научные, зарегистрированных изобретений, гражданства, а также знание языков, избрание на общественные выборные должности в законодательные или представительные органы власти;

CCH - смешанные когнитивные навыки, характеризующиеся коэффициентом, полученным на базе социально-психологического теста по выявлению когнитивных особенностей личности, например теста на когнитивную рефлексию CRT [Frederick, 2005] или коэффициента, основанного на возрасте [Kremen et al., 2019].

SECN - врожденные социально-эмоциональные навыки, выраженные коэффициентом, полученным на основе социально-психологического теста по выявлению ограничивающих ежедневную коммуникацию и мотивацию проявившихся до десяти лет психологических расстройств (чем меньше ограничений, тем выше коэффициент);

SE¿ - приобретенные социально-эмоциональные навыки, о которых свидетельствует коэффициент, полученный на основе диагностики социально-психологических особенностей личности (может включать тесты на тип эмоциональной реакции по методике В. В. Бойко, тест на определение лидерских способностей Е. Жарикова, тест на уровень стресса, индекс жизненной удовлетворенности в адаптации Н. В. Паниной);

SECH - смешанные социально-эмоциональные навыки, выраженные коэффициентом, полученным на основе социально-психологического теста по выявлению социально-психологических особенностей личности, например MBTI-теста, теста шестнадцати русскоязычных факторов А. Г. Шмелева и их динамики в течение последних измерений;

CIC - общий индекс, выраженный коэффициентом на основе индекса человеческого потенциала страны, в которой проходит исследование, и суммы бонусных индексов за наличие определенных значимых для общества показателей (государственных наград, уровня образования, количества личных НИОКР, семейного социального статуса и т. д.).

HS = MMCI x Phg х Phg х Phg x x Q x C^ x SEN x SEA x SEH x CIS, (5)

где HS - специальный человеческий капитал;

MMCI - медианный среднедушевой денежный доход, рассчитываемый Росстатом;

PhSN - врожденные физические навыки (здесь и далее в экспликации к формуле (5) обозначены навыки в рамках специального человеческого капитала), о которых свидетельствует коэффициент, полученный на основе больничных расходов с прошлого места работы, количества прогулов на прошлом месте работы, количества фактически отработанного времени;

PhA - приобретенные физические навыки, характеризующиеся коэффициентом, полученным на основе больничных расходов с текущего места работы, количества прогулов на текущем месте работы, количества нарушений техники безопасности;

PhH - смешанные физические навыки, выраженные в виде коэффициента, полученного на основе разницы коэффициентов PhA и PhH, а также результатов социологического опроса об удовлетворенности работника физической нагрузкой, измерения пульсоме-трии под рабочей нагрузкой и определения степени соответствия результатов измерения норме, измерения соответствия уровня физиологических характеристик требуемым по должности;

CSN - врожденные когнитивные навыки, характеризующиеся коэффициентом, полученным на основе информации о результативности обучения на прошлом рабочем месте;

CSA - приобретенные когнитивные навыки, выраженные в виде коэффициента, который получен на основе информации о расходах на обучение внутри компании и результативности обучения, результатов MBTI-теста на соответствие занимаемой должности и социологического опроса руководителя об инновационной деятельности сотрудника в рамках компании;

CSH - смешанные когнитивные навыки, характеризующиеся коэффициентом, полученным с учетом сведений о сроках последнего актуального повышения квалификации по специальности и непрерывности образования по специальности за последние пять лет, непрерывности инновационной деятельности и ее количественном выражении (публикация работ, регистрации патентов);

SEN - врожденные социально-эмоциональные навыки, выраженные коэффициентом, полученным на основе сравнительного индекса, который сформирован с учетом количества выговоров, жалоб, взысканий, нарушений корпоративной тайны на прошлом месте работы;

SEA - приобретенные социально-эмоциональные навыки, о которых свидетельствуют: 1) коэффициент, полученный на основе социально-психологического теста, определяющего уровни энергии и мотивации к работе, лидерские качества, готовность к изменениям, длительность решения задач; 2) сравнительный индекс, формирующийся согласно количеству выполненных задач, инноваций, курсов повышения квалификации по должности, выговоров, жалоб, взысканий, нарушений корпоративной тайны;

SEH - смешанные социально-эмоциональные навыки, выраженные коэффициентом, полученным на основе сравнительного индекса при расчете разницы между SEN и SEA;

CIS - общий индекс, выраженный коэффициентом на основе индекса человеческого потенциала страны, в которой проходит исследование, и суммы бонусных индексов за наличие определенных значимых для организаций показателей.

Все индикаторы и субизмерения были разработаны автором в том числе на основе перечисленных выше научных исследований. Кроме того, применимость метрических показателей фактической модели оценки человеческого капитала обсуждалась в рамках

25-й международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы глобальной экономики»1.

Результаты исследования

Полученные данные о стоимости человеческого капитала мы можем классифицировать, используя разработанный автором континуум оценки человеческого капитала (таблица). Он служит унифицированным способом рейтинговой классификации персонала организации и населения.

Данный континуум, спроектированный на основе теории спиральной динамики К. Грейвса2, позволяет определить текущие ценности любого человека (организации) и спрогнозировать их развитие. Девять групп континуума оценки человеческого капитала в перспективе дадут возможность классифицировать всех сотрудников организации не только по экономическому признаку, но и по физиологическим, когнитивным, социально-эмоциональным особенностям носителя человеческого капитала, а также определить степень эффективности использования этого капитала.

Максимальное значение интервала континуума оценки человеческого капитала рассчитывается по следующей формуле:

А++ = MMCI х ALE, (6)

где А++ - максимальное значение интервала континуума оценки человеческого капитала; MMCI - медианный среднедушевой денежный доход, рассчитываемый Росстатом, руб.; ALE - средняя продолжительность жизни, количество месяцев.

Соответственно, данное значение для Российской Федерации на конец 2022 г. можно определить по следующей формуле:

А++ = 35 370 руб. х (72,7 х 12). (7)

Для расчета значения каждой группы (от максимального до минимального) необходимо определить шаг арифметической прогрессии (Vd) от максимального значения интервала до минимального (от А++ до D+), используя формулу:

Vd = А++ : (ng - 1); V = 30 856 788 руб. : (9 - 1), (8)

где Vd - шаг арифметической прогрессии в континууме; А++ - максимальное значение интервала континуума оценки человеческого капитала; ng - количество групп континуума оценки человеческого капитала (в нашем случае выделено девять групп с фиксированными показателями).

Согласно проведенным вычислениям, получаем границы континуума оценки ЧК в Российской Федерации на конец 2022 г. (см. таблицу), используя данные Федеральной службы государственной статистики3.

1 Цифровая трансформация в России и мире: реалии и перспективы // Владимирский государственный университет, кафедра бизнес-информатики и экономики: официальный сайт. http://bie.vlsu.ru/ news/?id=531.

2 Спиральная динамика - это модель эволюционного развития человека и организаций, которая была разработана Д. Беком, К. Кованом и Ф. Лалу. В ее основу заложена теория эмерджентной циклической модели двойной спирали зрелого биопсихосоциального развития взрослого (ЕСЬЕТ) К. Грейвза.

3 Федеральная служба государственной статистики. (2023). https://rosstat.gov.ru/labour_costs; Ы^:// rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ozhid_life_pr_2022.xlsx.

Континуум оценки человеческого капитала в Российской Федерации Continuum of human capital assessment in the Russian Federation

Порядковый номер Обозначение группы Интервал, руб. Эффективность использования человеческого капитала, %

1 A++ > 30 856 788,0 > 100

2 A+ > 26 999 689,5 > 87,5

3 A > 23 142 591,0 > 75,0

4 B+ > 19 285 492,5 > 62,5

5 B > 15 428 394,0 > 50,0

6 C+ > 11 571 295,5 > 37,5

7 C > 7 714 197,0 > 25,0

8 D+ > 3 857 098,5 > 12,5

9 D < 3 857 098,5 < 12,5

Составлено по: Федеральная служба государственной статистики. (2023). https://rosstat.gov.ru/ labour_costs; https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ozhid_life_pr_2022.xlsx. Примечание. Интервалы рассчитаны по формуле (8).

В текущей версии континуума учтен только экономический признак, позволяющий выявить эффективность использования человеческого капитала. Для группы А++ она составляет > 100 % и является труднодостижимой. Для здорового квалифицированного сотрудника стандартной является эффективность > 50 %, что соответствует группе континуума В.

Можно заключить, что в рамках исследования были достигнуты цель и задачи, поставленные во введении.

В соответствии с первыми расчетами, проведенными на основе фактической модели, предложенной автором, среднее значение человеческого капитала оказалось равно 15 000 000 руб. Эти данные коррелируют с показателями, полученными Р. И. Капелюшни-ковым в исследовании 2010-2012 гг., проведенном по методу Джоргенсона - Фраумени [Капелюшников, 2012].

Стоимость человеческого капитала - 6 000 000 руб., что с учетом инфляции с 2010 г. по 2023 г. составит 14 000 000 руб. на начало 2023 г. Оценка человеческого капитала на одного человека в среднем по авторской модели дала результат в 15 000 000 руб.

На основании данного наблюдения можно сделать вывод о том, что предложенная фактическая модель состоит из новых по сравнению с методом Джоргенсона - Фраумени видов индикаторов и субизмерений. При этом она позволяет оцифровать человеческий капитал и получить значения, сопоставимые со значениями, получаемыми согласно общемировой практике оценки ЧК.

Заключение

Новая комбинация индикаторов и субизмерений даст возможность проводить оценку ЧК на микро- и мезоуровнях любому хозяйствующему субъекту или определенному человеку для личных нужд. Предложенная модель оценки человеческого капитала включает 56 субизмерений: 39 экономических (69,64 %), 6 социальных (10,71 %), 6 медицинских (10,71 %) и 5 психологических (8,92 %). При этом только 4 субизмерения (7,14 %) представлены макроэкономическими показателями, которые не базируются на особенностях носителя оцениваемого капитала: ММС1С, ММСС1с 1, С181.

Автором была выявлена следующая закономерность: общий человеческий капитал стоит дороже, чем специальный. Наличие когнитивных, социально-эмоциональных,

социально-экономических маркеров значительно повышали человеческий капитал, что выделяло личностей с достижениями в среднем на 30-40 % стоимости ЧК. Данное свойство модели подтверждает ее способность отражать наличие когнитивных и социально-эмоциональных навыков в виде стоимости, что является важным для современных моделей оценки ЧК [Гимпельсон, Зудина, Капелюшников, 2020, с. 4].

Дискуссионным вопросом в области применения предложенной модели является выбор базового финансового индикатора для определения стоимости специального человеческого капитала - HS. В рамках данного исследования в качестве такого индикатора использовался медианный среднедушевой денежный доход - MMCI. Его применение позволяет увязать стоимость человеческого капитала с макроэкономическими показателями региона (страны) и минимизировать неравномерность уровня доходов по стране, уменьшив индивидуальность расчета HCI.

При этом использование такого показателя, как средняя ежемесячная заработная плата оцениваемого носителя человеческого капитала за последние 12 месяцев - MASP (monthly average salary per person), позволяет увеличить индивидуальность расчетов специального капитала, выявить степень реализации общего человеческого капитала по отношению к специальному. В то же время увеличивается зависимость стоимости человеческого капитала от заработной платы, что может привести к искажению оценки в регионах с наиболее высокой и наименее низкой заработной платой.

Поскольку объем текущего исследования не позволяет описать все 56 субизмерений фактической модели оценки человеческого капитала, эта задача является перспективной темой следующей научной работы.

Источники

Акиндинова Н. В., Ясин Е. Г., Авдеева Д. А., Денисенко М. Б., Кондратов Н. В., Чекина К. С., Яркин А. М. (2019). Сценарии роста российской экономики с учетом вклада человеческого капитала: доклад к XX Апрельской международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, Москва, 9-12 апреля 2019 г. Москва: Высшая школа экономики. 51 с.

Бирюкова С. С., Вишневский А. Г., Гимпельсон В. Е., Деминцева Е. Б., Денисенко М. Б., Капелюшников Р. И., ... , Якобсон Л. И. (2018). Как увеличить человеческий капитал и его вклад в экономическое и социальное развитие: тезисы докладов. Москва: Высшая школа экономики. 63 с.

Воронов А. С., Леонтьева Л. С., Орлова Л. Н., Сухарева М. А. (2020). Общие принципы оценки основных показателей развития человеческого капитала по технологическим укладам // Вестник Московского университета. Серия 21, Управление (государство и общество). № 3. С. 38-62.

Воронов А. С., Леонтьева Л. С., Орлова Л. Н., Сергеев С. С. (2022). Оценка состояния человеческого капитала на этапе шестого технологического уклада: региональный аспект // Государственное управление: электронный вестник. № 90. С. 108-125. DOI: 10.24412/2070-1381-2022-90108-125.

Гимпельсон В. Е. (2018). Возраст, производительность, заработная плата: препринт WP3/ 2018/07/. Москва: Высшая школа экономики. 66 с.

Гимпельсон В. Е., Зудина А. А., Капелюшников Р. И. (2020). Некогнитивные компоненты человеческого капитала: что говорят российские данные: препринт WP3/2020/02. Москва: Высшая школа экономики. 46 с.

Журавлев А. Л., Позняков В. П. (2004). Экономическая психология: теоретические проблемы и направления эмпирических исследований // Психология. Журнал высшей школы экономики. Т. 1, № 3. С. 46-64.

Залозная Г. М., Моргунов В. П. (2014). Эволюция теоретических концепций человеческого капитала // Журнал экономической теории. № 1. С. 67-78.

Капелюшников Р. И. (2012). Сколько стоит человеческий капитал России? Москва: Высшая школа экономики. 76 с.

Мясоедова Т. Г. (2006). Инновационные механизмы развития человеческих ресурсов: автореферат дис. ... д-ра экон. наук. Москва. 52 с.

Скоблякова И. В., Журавлева Т. А., Семенова Е. М., Коршунов М. А. (2022). Стратегия развития человеческого капитала системы здравоохранения в России на очередном этапе экономического цикла // Современный менеджмент: научные подходы и перспективные технологии: материалы XVIII международной научно-практической конференции. Орел: Орловский государственный университет им. И. С. Тургенева. С. 609-623.

Смирнов В. Т., Сошников И. В., Романчин В. И., Скоблякова И. В. (2005). Человеческий капитал: содержание и виды, оценка и стимулирование: монография. Ч. 1. Москва: Машиностроение. 324 с.

Тугускина Г. Н. (2021). Управление интеллектуальным капиталом организации: учебное пособие. Пенза: Издательство Пензенского государственного университета. 138 с.

Тугускина Г. Н. (2022). Сравнительный анализ современных методик оценки человеческого капитала предприятий // Менеджмент в России и за рубежом. № 3. С. 80-85.

Щербаков А. С. (2023). Менеджмент личности как часть модели оценки человеческого капитала // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. № 1. С. 217-219. DOI: 10.23672/SAE.2023.17.89.001.

Abraham K. G., Mallatt J. (2022). Measuring human capital. Journal of Economic Perspectives, vol. 36, no. 3, pp. 103-130. DOI: 10.1257/jep.36.3.103.

Atangana B. D. N. (2022). Technical education, vocational training and industrialisation in Sub-Saharan Africa (SSA). Journal of Sustainable Development, vol. 15, no. 1, pp. 65-81. DOI: 10.5539/jsd. v15n1p65.

Becker B. E., Huselid M. A., Ulrich D. (2001). The HR scorecard: Linking people, strategy, and performance. Boston, MA: Harvard Business School Press. 235 p.

Bullen M. L., Eyler K. A. (2010). Human resource accounting and international developments: Implications for measurement of human capital. Journal of International Business and Cultural Studies, no. 3, pp. 1-16.

Chen В. (2022). The impact of human capital on enterprise management. Proc. SHS Web of Conferences, vol. 151, 01014. DOI: 10.1051/shsconf/202215101014.

Forsyth H. (2023). Education as economic stimulus in the human capital century. History of Education Review, vol. 52, no. 1, pp. 1-13. https://doi.org/10.1108/HER-03-2022-0008.

Fraumeni B. M., Christian M. S. (2019). Accumulation of human and market capital in the United States, 1975-2012: An analysis by gender. In: Fraumeni B. M. (ed.) Measuring economic growth and productivity (pp. 509-529). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817596-5.00022-6.

Frederick S. (2005). Cognitive reflection and decision making. Journal of Economic Perspectives, vol. 19, no. 4, pp. 25-42. DOI: 10.1257/089533005775196732.

Goldin C. (2016). Human capital. In: Diebolt C., Haupert M. (eds.) Handbook of cliometrics (pp. 55-86). Heidelberg, Germany: Springer Verlag.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Heckman J. J., Jagielka T., Kautz T. D. (2019). Some contributions of economics to the study of personality (IZA Discussion Paper no. 12753). 76 p. DOI: 10.2139/ssrn.3488180

Heckman J. J., Zhou J. (2022). Measuring knowledge (University of Chicago, Becker Friedman Institute for Economics Working Paper no. 2022-60). 47 p. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4101470

Kremen W. S., Beck A., Elman J. A., Gustavson D. E., Reynolds C. A., Tu X. M., ... Franz C. E. (2019). Influence of young adult cognitive ability and additional education on later-life cognition. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 116, no. 6, pp. 2021-2026. DOI: 10.1073/pnas.1811537116.

Mendoza O. M. V., Borsi M. T., Comim F. (2022). Human capital dynamics in China: Evidence from a club convergence approach. Journal of Asian Economics, vol. 79, 101441. DOI: 10.1016/j. asieco.2022.101441.

Mubarik M. S., Chandran V., Devadason E. S. (2018). Measuring human capital in small and medium manufacturing enterprises: What matters? Social Indicators Research, vol. 137, no. 2, pp. 605-623. https:// doi.org/10.1007/s11205-017-1601-9.

Mubarik M. S., Shahbaz M., Abbas Q. (2023). Human capital, innovation and disruptive digital technology. New York: Routledge. 172 p. DOI: 10.4324/9781003195894.

Walker S. P., Chang S. M., Wright A. S., Pinto R., Heckman J. J., Grantham-McGregor S. M. (2022). Cognitive, psychosocial, and behaviour gains at age 31 years from the Jamaica early childhood stimulation trial. Journal of Child Psychology and Psychiatry, vol. 63, pp. 626-635. DOI: 10.1111/jcpp.1349916.

Информация об авторе Щербаков Артем Сергеевич - аспирант кафедры бизнес-информатики и экономики. Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, г. Владимир, РФ. E-mail: sherbakov.artem@mail.ru

■ ■ ■

References

Akindinova N. V., Yasin E. G., Avdeeva D. A., Denisenko M. B., Kondrashov N. V., Chekina K. S., Yar-kin A. M. (2019). Scenarios for the growth of the Russian economy considering the contribution of human capital. Report for the 20th April Int. Sci. Conf. on the Development of the Economy and Society (Moscow, April 9-12, 2019). Moscow: HSE University. 51 p. (In Russ.)

Biryukova S. S., Vishnevskiy A. G., Gimpelson V. E., Demintseva E. B., Denisenko M. B., Kapelyush-nikov R. I., ... Yakobson L. I. (2018). How to increase human capital and its contribution to economic and social development: Brief report. Moscow: HSE University. 63 p. (In Russ.)

Voronov A. S., Leontyeva L. S., Orlova L. N., Sukhareva M. A. (2020). General principles for assessing the main indicators of human capital development by technological paradigms. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 21, Upravlenie (gosudarstvo i obshchestvo) = Moscow University Bulletin. Series 21. Public Administration, no. 3m pp. 38-62. (In Russ.)

Voronov A. S., Leontyeva L. S., Orlova L. N., Sergeev S. S. (2022). Assessment of human capital state at the stage of the sixth technological paradigm: regional aspect. Gosudarstvennoe upravlenie. Elektronnyy vestnik = Public Administration. E-journal (Russia), no. 90, pp. 108-125. DOI: 10.24412/2070-1381-202290-108-125. (In Russ.)

Gimpelson V. E. (2018). Age, productivity, wages. Moscow: HSE University. 66 p. (In Russ.)

Gimpelson V. E., Zudina A. A., Kapelyushnikov R. I. (2020). Non-cognitive components of human capital: What the Russian data says. Moscow: HSE University. 46 p. (In Russ.)

Zhuravlev A. L., Poznyakov V. P. (2004). Economic Psychology: Theoretical problems and directions of empirical research. Psikhologiya. Zhurnal vysshey shkoly ekonomiki = Psychology. Journal of the Higher School of Economics, vol. 1, no. 3. pp. 46-64. (In Russ.)

Zaloznaya G. M., Morgunov V. P. (2014). Evolution of theoretical concepts of human capital. Zhurnal ekonomicheskoy teorii = Russian Journal of Economic Theory, no. 1, pp. 67-78. (In Russ.)

Kapelyushnikov R. I. (2012). How much is Russia's human capital worth? Moscow: HSE University. 76 p. (In Russ.)

Myasoedova T. G. (2006). Innovative mechanisms for the development of human resources. Abstract of Dr. econ. sci. diss. Moscow. 52 p. (In Russ.)

Skoblyakova I. V., Zhuravleva T. A., Semenova E. M., Korshunov M. A. (2022). Strategy for the development of human capital in the health care system in Russia at the next stage of the economic cycle. Proc. 18th Int. Sci.-Prac. Conf. "Modern Management: Scientific Approaches and Advanced Technologies" (pp. 609-623). Orel: Orel State University named after I.S. Turgenev. (In Russ.)

Smirnov V. T., Soshnikov I. V., Romanchin V. I., Skoblyakova I. V. (2005). Human capital: Content and types, assessment and stimulation. Moscow: Mashinostroenie Publ. 324 p. Part 1. (In Russ.)

Tuguskina G. N. (2021). Intellectual capital management in organisations. Penza: Penza State University. 138 p. (In Russ.)

Tuguskina G. N. (2022). A comparative analysis of methodologies and indicators for assessing human capital enterprises. Menedzhment v Rossii i za rubezhom = Management in Russia and Abroad Journal, no. 3, pp. 80-85. (In Russ.)

Shcherbakov A. S. (2023). Personality management as part of the human capital assessment model. Gumanitarnye, sotsial'no-ekonomicheskie i obshchestvennye nauki = Humanities, Social-Economic and Social Sciences, no. 1, pp. 217-219. DOI: 10.23672/SAE.2023.17.89.001. (In Russ.)

Abraham K. G., Mallatt J. (2022). Measuring human capital. Journal of Economic Perspectives, vol. 36, no. 3, pp. 103-130. DOI: 10.1257/jep.36.3.103.

Atangana B. D. N. (2022). Technical education, vocational training and industrialisation in Sub-Saharan Africa (SSA). Journal of Sustainable Development, vol. 15, no. 1, pp. 65-81. DOI: 10.5539/jsd. v15n1p65.

Becker B. E., Huselid M. A., Ulrich D. (2001). The HR scorecard: Linking people, strategy, and performance. Boston, MA: Harvard Business School Press. 235 p.

Bullen M. L., Eyler K. A. (2010). Human resource accounting and international developments: Implications for measurement of human capital. Journal of International Business and Cultural Studies, no. 3, pp. 1-16.

Chen B. (2022). The impact of human capital on enterprise management. Proc. SHS Web of Conferences, vol. 151, 01014. DOI: 10.1051/shsconf/202215101014.