CC BY
62
11 (53) - 2011
Инновации
УДК 331.1
ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА
о. а. доничев,
доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления инвестициями
и инновациями E-mail: [email protected]
д. ю. фраймович,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями E-mail: [email protected] Владимирский государственный университет
В статье предложен инновационный методический подход к оценке использования кадрового потенциала регионов РФ на примере Центрального федерального округа. Расчеты могут применяться региональными органами власти для разработки правовых и управленческих решений в рамках анализа эффективности привлечения человеческого капитала и использования трудовых ресурсов.
Ключевые слова: кадровый, потенциал, регион, инновационный, оценка, эффективность, человеческий капитал, качество, рабочая сила.
Объявленные в качестве основополагающих для достижения Россией передовых позиций на глобальной хозяйственно-политической арене процессы инновационной модернизации социально-экономической системы государства представляют собой интеграционный итог создания и развития основанных на научных знаниях региональных воспроизводственных механизмов, которые неуклонно набирают темпы в последовательном фор-
мировании нового содержания и качества своей деятельности. Модернизация экономики требует нового качества трудовых и интеллектуальных ресурсов, которые могут быть сформированы лишь при условии перехода на инновационный характер развития системы высшего образования для получения научных знаний большинством обучающихся.
Построение экономики, основанной на новейших знаниях и передовых информационных технологиях требует задействования широкого спектра материально-финансовых, институциональных и социально-политических факторов, среди которых важное место отводится ресурсно-инфраструктурной составляющей инновационного производства.
При этом наряду с развитием научной, образовательной и материально-технической базы экономики знаний особое внимание должно быть уделено формированию, развитию и совершенствованию
финансовая аналитика
проблемы и решения
кадрово-трудового потенциала региона. Исходя из этого, особое значение приобретает то обстоятельство, что качеству и возможностям трудовых, интеллектуальных и образовательно-кадровых ресурсов в информационной экономике отводится решающая роль. Именно человек с присущим ему уровнем знаний, интеллекта, навыков и квалификации становится движущим механизмом инновационного воспроизводственного процесса.
Таким образом, речь должна идти о формировании, наращивании и совершенствовании кадрового или трудового потенциала любой социально-экономической системы. При этом надо иметь в виду меру способностей и возможностей совокупности работников, общие как количественные, так и качественные характеристики персонала как одного из видов ресурсов. Это уникальные профессиональные предрасположенности кадрового состава, создающие условия для качественного выполнения возложенных на него функций при достижении стратегических целей организации и формирующие ее конкурентоспособное преимущество, которое может быть реализовано в определенный продолжительный период [1; 2, с. 22—24; 3, с. 83—85; 10].
В то же время следует подчеркнуть, что категория кадрового потенциала очень близка по своему содержанию и значению к категории «человеческий капитал», который может быть представлен в виде знаний, компетенций и свойств, воплощенных в индивидах, которые способствуют созиданию личностного, социального и экономического благополучия. Кроме того, этот капитал выступает источником новых идей и инноваций, а также фактором, облегчающим их восприятие и распространение [8, с. 52—53].
При этом следует отметить, что все эти характеристики и свойства формируют не только человеческий капитал, но и качества рабочей силы. Они, с одной стороны, обладают особым видом нематериального богатства, приобретенного с помощью материальных затрат, имеют свойство осуществлять отдачу от этих затрат и производить блага и выгоды. С другой стороны, в их состав включается совокупность знаний, навыков, способностей личностных свойств и качеств работника, мировоззренческих установок, ценностных ориентаций, проявляющихся в процессе труда и включающих в себя квалификационный комплекс и трудовую активность.
По мнению специалистов, для совершенствования механизма повышения качества рабочей силы и человеческого капитала необходимо
формировать инновационную, социально ориентированную рыночную экономику, эффективно использовать обладающий научными знаниями кадровый потенциал, совершенствовать его на основе качественных образовательных технологий, эффективной мотивации. Следствием этого будет переход от деструктивного церемониально-субординационного трудового поведения к инновационному, а также обеспечение постепенного выхода в обществе на первый план отношений здоровой образовательной конкуренции [10, с. 80—81].
Но в этом случае для оценки эффективности кадрового потенциала и человеческого капитала встанет проблема оценки показателя отдачи образования или отдачи от человеческого капитала, которые являются характеристикой трансформации рынка труда, сложившейся структуры заработной платы и стимулов к обучению.
Суть продуктивности человеческого капитала состоит в определении прироста заработной платы за каждый дополнительный год обучения. Произведенные оценки показывают, что в России в 1990-е гг. наблюдался рост отдачи от образования. До середины 2000-х гг. средняя эффективность образования увеличилась с 4 до 8 % за каждый дополнительный год обучения. После этого норма отдачи от образования в России начала снижаться. С 2003 по 2007 г. этот спад составил 1,5 п. п. [4, с. 326]. Следовательно, и система образования, и система заработной платы в экономике нуждаются в корректировке.
С этих позиций, а также для обеспечения экономики инновационной России высококачественными, квалифицированными, профессиональными кадрами, обладающими научными знаниями, система высшего профессионального образования должна решить ряд сложных задач. Наряду с повышением качества образовательных услуг необходимы переход на инновационный характер развития образования и его интеграция с наукой. Очевидно, что без этого невозможно создание сбалансированной национальной инновационной системы, основанной не только на обособленных организациях академического и отраслевого профиля, но и на вузовской науке [5, с. 3].
При этом следует отдавать отчет в том, что переход к обществу, основанному на знаниях, — основная предпосылка осуществления так называемой модели «тройной спирали», характеризующейся взаимодействием в обществе науки (предпринимательского университета, который не только поддерживает исследования, но и занимается их применением), государства и бизнеса.
финансовая аналитика
проблемы и решения
Такая модель отводит университету (науке) более значимую роль наравне с бизнесом и государством в обществе, основанном на знаниях, поскольку существует тенденция к сотрудничеству в трех основных институциональных сферах, где инновационная политика все больше является результатом взаимодействия, а не предписаний государственных органов [9, с. 67, 69].
В этой модели важной предпосылкой становления науки как социального института является наличие систематического и непрерывного образования, суть которого состоит не просто в передаче системы научных знаний для создания и применения инноваций, а в подготовке способных к интеллектуальному труду и профессиональной научной деятельности квалифицированных кадров или человеческого капитала.
Все перечисленные обстоятельства дают основания утверждать, что задачи обеспечения перевода экономики государства на инновационный путь развития и формирование экономики, основанной на знаниях, требуют, в отличие от традиционных, новых подходов к оценке эффективности формирования в изменившихся условиях качества рабочей силы и человеческого капитала. А в итоге — к оценке кадрового или трудового потенциала регионов как единого межрегионального пространства в виде федеральных округов и государства в целом.
При этом надо отметить, что традиционно при оценке кадрового потенциала региона рассчитывался интегральный показатель, основанный на весьма спорных субъективных предпосылках или сведенный к представлению результирующего критерия по одному из показателей (например, по уровню экономически активного населения, проценту безработных и т. д.).
По мнению авторов, в данном случае наиболее уместно говорить о совокупности внутреннего кадрового потенциала региона и внешнего кадрового потенциала. Первый показатель характеризует степень использования собственных возможностей субъекта Федерации, а второй должен логически отражать степень того, насколько регион отвечает темпам, заданным общей тенденцией (динамикой) развития федерального округа или страны в целом.
Предложенный в данной статье подход направлен на оценку уровня совокупного кадрового потенциала региона и базируется на общедоступных статистических показателях, т. е. носит количественный характер с использованием линейной регрессии. Алгоритм построения линейной рег-
рессионной модели [6, с. 206—214] заключается в определении связи между факторными и результативным признаками и имеет следующий вид:
У = Ь + Ь,Х- +8 .,
¿г о 1 г г'
где Ь0, Ь1 — показатели факторов;
8г, г = 1,..., п — показатели, которые могут быть приравнены к случайным величинами и рассматриваются в качестве погрешностей. В качестве результирующей величины и обобщающего показателя выбранной регрессионной зависимости ^предлагается использовать валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения. При разработке методики авторами были задействованы наиболее весомые критерии, максимально отражающие условия использования трудовых ресурсов регионов Центрального федерального округа за 2008 г., которые приведены в таблице [7]. Среди критериев можно выделить:
• уровень экономической активности населения — отношение численности экономически активного населения определенной возрастной группы к общей численности населения соответствующей возрастной группы (в процентах);
• среднегодовую численность работников в обрабатывающих производствах (в тысячах человек), косвенно характеризующую активность работы промышленности;
• среднегодовую численность занятых на предприятиях частных форм собственности, свидетельствующую о развитии частного, в том числе малого, предпринимательства в конкретном регионе;
• средний возраст занятого населения (в годах) характеризует перспективы обновления кадрового потенциала конкретного субъекта Российской Федерации;
• процент занятого населения с высшим образованием свидетельствует о степени квалификации кадров региона, а его увеличение в динамике должно положительно сказываться на темпах роста производительности труда;
• уровень безработицы (в процентах) определяет эффективность использования кадрового потенциала и степень загрузки производственных мощностей;
• численность иностранных работников (число), осуществлявших трудовую деятельность в России, характеризует зависимость региона от привлечения кадров из-за рубежа;
• валовой региональный продукт на душу населения (в рублях) является обобщающим пока-
финансовая аналитика
проблемы и решения
Показатели использования трудовых ресурсов субъектов Центрального федерального округа в 2008 г.
Регион Наименование показателя и его обозначение
Уровень экономической активности населения Var1,% Среднегодовая численность работников в обрабатывающих производствах \кг2, тыс. чел. Среднегодовая численность занятых на предприятиях частных форм собственности \кг3, тыс. чел. Средний возраст занятого населения Var4, лет Уровень занятого населения с высшим образованием Var5,% Уровень безработицы Var6,% Численность иностранных работников, осуществлявших трудовую деятельность в России Var7, чел. ВРП на душу населения Var8, руб. /чел.
г. Москва 72,0 769,7 3407,5 40,6 49,9 0,9 623160 804 718,1
Белгородская область 63,6 118,4 440,3 39,3 23,6 4,1 12 843 209 624,4
Брянская область 64,5 106,9 374,7 39,4 22,8 6,5 3 336 97 401,3
Владимирская область 67,6 205,6 421,3 39,6 21,0 5,6 17 268 122 009,6
Воронежская область 63,4 165,1 664,9 40,0 24,6 5,3 11 516 127 162,4
Ивановская область 67,5 130,5 309,0 39,4 20,3 5,1 4 172 79 978,8
Калужская область 69,0 115,6 263,6 40,7 22,8 4,8 23 359 152 603,4
Костромская область 68,9 64,1 181,6 39,6 19,9 5,1 6 398 116 739,0
Курская область 66,0 77,8 382,0 40,5 25,4 6,4 4 326 144 951,8
Липецкая область 66,2 102,8 283,0 40,4 19,2 4,9 14 736 225 689,1
Московская область 70,7 624,9 1597,3 40,7 33,4 2,8 230 183 251 840,7
Орловская область 64,6 75,0 242,6 40,2 25,2 6,0 3 572 116 466,3
Рязанская область 62,3 107,1 301,9 39,9 24,9 5,5 23 577 128 934,5
Смоленская область 66,6 96,1 268,5 40,0 26,4 7,1 5 956 124 211,3
Тамбовская область 65,4 71,8 299,7 40,3 24,3 9,2 4 194 111 870,2
Тверская область 66,3 135,0 327,9 40,0 19,7 5,1 15 657 143 291,9
Тульская область 63,5 165,8 452,2 40,1 24,8 3,5 27 681 147 851,0
Ярославская область 70,0 172,5 379,2 40,1 23,8 6,0 11 983 167 552,1
зателем экономической деятельности региона и представляет собой валовую добавленную стоимость товаров и услуг, созданную резидентами региона, и определяется как разница между выпуском и промежуточным потреблением, соотнесенная с численностью населения конкретного региона.
Все расчеты по нахождению параметров регрессионной модели выполнены в программе Statistica 6.1 и не требуют больших затрат труда для обработки при соответствующем представлении логики вычислений. Все индикаторы кадрового потенциала для оценки результирующего показателя У(ВРП на душу населения по региону в 2008 г.) принимаются без временного лага. Данное условие принимается обоснованно, так как используемые показатели колеблются в довольно широких пределах даже в течение небольшого промежутка времени (1—2 года).
Итоги оценки регрессионной зависимости для переменной Var8 при R = 0,98288855, R2 = 0,96606991, скорректированном R2 = 0,94231885 таковы. Искомые коэффициенты регрессии для выбранной зависимости: свободный член равен 783 427; Var1 - 2 033; Var2 - (-593); Var4 - 23 539; Var5 - (-3 537); Var6 - (-11 774); Var7 - 1.
Таким образом, полученная линейная регрессионная модель, характеризующая динамику развития кадрового потенциала Центрального федерального округа за 2008 г., будет иметь вид: у = 2 033 х Ь1 - 593 х Ь2 + 153 х Ь3 + 23 539 х Ь4 -- 3 537 х Ь5 - 11 774 х Ь6 + 0,969 х Ь7 - 783 427.
Следует отметить, что степень тесноты связи в представленной модели (множественный коэффициент корреляции) оценивается в 0,98. Коэффициент детерминации, равный 0,94, свидетельствует о том, что факторы, включенные в зависимость, предопределяют результирующий показатель (ВРП на душу населения, т. е. у) на 94 %, а использование указанной функции с математической точки зрения корректно.
Подставляя вместо Ь1, Ь2...Ь7 фактические результаты, достигнутые, например, Владимирской областью за 2008 г., в соответствующее уравнение, можно получить ожидаемое значение ВРП на душу населения за тот же период: у = 105 343 руб. Фактическое же значение ВРП на душу населения по Владимирской области составило 122 009,6 руб.
Соответственно, коэффициент использования внешнего кадрового потенциала региона составляет: 122 009,6 : 105343 = 1,158. Это говорит о тенденции достаточно высокой эффективности привлечения трудовых ресурсов.
финансовая аналитика
проблемы и решения
В качестве примера аналогичные расчеты можно провести для г. Москвы и Московской области.
Ожидаемое (расчетное) значение ВРП на душу населения по Москве за 2008 г. составило: 801 164,3 руб., фактическое — 804 718,1. Коэффициент использования внешнего кадрового потенциала мегаполиса составляет: 804 718,1 : 801 164,3 = 1,004. Это свидетельствует о соответствии использования трудовых ресурсов выявленным «стандартам» и закономерностям.
Ожидаемое (расчетное) значение ВРП на душу населения по Московской области за 2008 г. составило 264 574,24 руб., фактическое — 251 840,7. Коэффициент использования внешнего кадрового потенциала указанного региона составляет 251 840,7 : 264 574,24 = 0,952, что свидетельствует о недостаточном использовании трудовых резервов области и имеющихся возможностях по повышению эффективности.
В последнем случае ожидаемая (расчетная) величина результирующего признака (в нашем случае ВРП на душу населения) больше фактически достигнутого Московской областью результата. Поэтому можно утверждать об аргументированности рекомендаций использовать предложенную методику региональным органам власти для оценки минимизации имеющихся расхождений и разработки тех или иных правовых и управленческих решений при корректировке конкретных факторов.
Подобный расчет использования кадрового потенциала области можно провести для других субъектов (регионов) Центрального федерального округа, поскольку предлагаемая методика универсальна.
Таким образом, произведенные расчеты по предлагаемой методике позволяют утверждать, что состав учтенных факторов и их структура могут быть подвергнуты корректировке в ходе совершенствования модели. Универсальный характер рассматриваемой методики позволяет варьировать номенклатуру оцениваемых параметров, исходя из информационных возможностей, уровня квалификации привлекаемых экспертов, направлений (сферы) исследования.
Это означает, что предложенный методический подход является инновационным, поскольку помимо перечисленных достоинств предоставляет возможность не только производить анализ влияния отдельных факторов, обеспечивающих сбалансированное состояние существующего кадрового
потенциала региона, но и оценивать возможные последствия его изменения на перспективу.
Парадигма метода заключается в том, что даже относительно высокие показатели развития региона (ВРП на душу населения, уровень экономической активности и т. д.) еще не свидетельствуют о его конкурентоспособности. Это может объясняться тем, что у всех субъектов различные стартовые возможности, финансирование, а также климатические и политико-правовые условия. Поэтому только дифференцированный подход, приведенный к единым стандартам, позволяет формулировать определенные выводы и умозаключения по поводу оценки эффективности привлечения трудовых ресурсов.
Список литературы
1. Калачева Л. Понятие о кадровом потенциале и кадровой политике / Новосибирский гос. техн. ун-т. URL: http://www. edu. nstu. га.
2. Кибанов А. Я., Дуракова И. Б. Управление персоналом организации: стратегия, маркетинг, интернационализация. М.: ИНФРА-М, 2007.
3. Колесник О. В. Влияние социально-трудовых отношений на трудовой потенциал персонала в организации // Уровень жизни населения регионов России. 2009. № 10—11.
4. Лукьянова А. Л. Отдача от образования: что показывает мета-анализ // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2010. № 3. Т. 14.
5. Лукьянова М. Н. Оценка научных исследований в вузе. Текущее состояние и перспективы развития // Вестник Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова. 2010. № 5.
6. Плохотников К. Э., Колков С. В. Статистика: учеб. пособие. М.: Флинта: МПСИ, 2006.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: стат. сб. / Росстат. М., 2010.
8. Соболева И. Парадоксы измерения человеческого капитала // Вопросы экономики. 2009. № 9.
9. Сосунова Л. А., Серпер Е. А. Научное знание как источник инновационного развития // Экономические науки. 2010. № 7.
10. Шаталов Д. В. Управление кадровым потенциалом предприятия как объект исследования // Вестник Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова. 2010. № 6.
финансовая аналитика
проблемы и решения
6
