CC BY
39
И. З. Гарафиев
ИННОВАЦИОННЫЙ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ И НАНОТЕХНОЛОГИИ (КОНТЕНТ-АНАЛИЗ ПРОГРАММ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РФ)
Ключевые слова: инновационный человеческий капитал, программы инновационного развития регионов.
На основе контент-анализа текстов программы инновационного развития регионов РФ рассмотрена взаимосвязь нанотехнологий и развития инновационного человеческого капитала. Выявлены факторы, влияющие на оформление дискурсов нанотехнологий и инновационного человеческого капитала в программах инновационного развития регионов.
Keywords:: innovative human capital, program of regional innovative development.
Based on content analysis of program texts of program of regional innovative development examined the relationship nanotechnology and development innovative human capital. The factors influencing the design of nanotechnology discourse and innovative human capital in program of regional innovative development.
Стремительное развитие новых ставить перед представителями исполнительной власти субъектов РФ 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].
Правительство региона должно отвечать на вызовы времени, приспосабливаться к изменениям, происходящим в экономике и обществе Программы инновационного развития регионов РФ (далее программы) представляют собой план реализации
государственной политики в данной области в среднесрочной перспективе. В них отражается перечень конкретных мер, которые должны предпринять органы государственной власти субъекта РФ для достижения целевых показателей в области инновационного развития.
Целесообразность выбор 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 представителями органами исполнительной власти субъектов РФ государственной политики в той или иной области.
С целью выявления понимания проблем развития нанотехнологий и инновационного
человеческого капитала органными
государственной власти контент-анализу были подвергнуты : Долгосрочная областная целевая
программа «Развитие инновационной деятельности в Воронежской области на 2011 - 2015 годы» (утверждена постановлением Правительства Воронежской области от 19 октября 2010 г. N 887); Подпрограмма «Москва - инновационная столица России» на 2012-2016 гг. государственной
программы города Москвы «Стимулирование экономической активности на 2012-2016 гг.» (утверждена постановлением Правительства г. Москвы от 11 октября 2011 года N 477-ПП), Областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Калужской области на 2005-2010 годы» (утверждена Законом
Калужской области от 26 сентября 2005 года N 121-ОЗ, в ред. Законов Калужской области от 27.10.2006 N 249-ОЗ, от 27.12.2007 N З88-ОЗ), Областная целевая комплексная Программа «Развитие инновационной деятельности в Липецкой области
на 2011 - 2015 года» (утверждена постановлением администрации Липецкой области от 17 февраля 2011 г. N 43), Областная долгосрочная целевая программа инновационного развития Ростовской области на 2012
- 2015 годы (утверждена постановлением
Правительства Ростовской области от 23.09.2011 № 5), Областная целевая программа «Развитие
инновационной деятельности в Челябинской области» на 2011-2012 годы (утверждена постановлением Правительства Челябинской области от 27.10.2010 г. № 186-П), Долгосрочная целевая программа
«инновационное развитие Ханты-мансийского автономного округа - Югры на 2009 - 2014 годы» (утверждена постановлением Правительства Ханты-мансийского автономного округа - Югры от 10 июля 2009 г. N 168-п). Критерием отбора законов, было наличие в их текстах статей, содержащих слова: «нанотехнологии», «наноинженерия»,
«наноматериалы». Проблема нанотехнологий носит комплексный характер, влияет на характер инновационного развития в различных отраслях экономики: химическая промышленость,
машиностроение, информационно-коммуникационные технологии. 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, р.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 текстов законов субъектов РФ, представляет собой выбор 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»,
«нанотехнологии». 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 «нанотехнологии» состоит из кода «нанотехнологии» (nanotechnology). Идентификация кодов, происходила путем выявления слов или фраз, отражающих содержание кода.
Статистические показатели Словаря А применительно к анализу текстов программ инновационного развития регионов представлены в таблице 1.
Таблица І - Статистика кодов качественного контент-анализа. Словарь (А)
Name Codes Count % Codes s e s a О СД e s a C % Nb Words % Words
incentives for innovation 38 4,7 7 100 1240 2,5
knowledge 18 2,2 4 57,1 418 0,9
wages 36 4,4 5 71,4 866 1,8
education 77 9,5 7 100 2576 5,3
development 42 5,2 7 100 1253 2,6
professional experience 52 6,4 6 85,7 1079 2,2
business projects 195 24,1 7 100 5076 10,4
exchange of ideas 312 38,6 7 100 7140 14,7
nanotechnology 39 4,8 7 100 1470 3
Для оценки внешней валидности кодов проиллюстрируем примерами код
«нанотехнологии»:
«Воронежская область обладает существенным потенциалом в сфере наноиндустрии. Наибольшее развитие получили разработки по следующим направлениям: термоэлектричество,
разработка элементной базы на нитевидных нанокристаллах кремния и по ряду других.
Целью данного раздела мероприятия является формирование наноиндустрии и инфраструктуры развития нанотехнологий в Воронежской области.
1) организация разработки новых конкурентоспособных нанотехнологий и видов нанотехнологической продукции с доведением до промышленного образца; 2) проведение
коммерциализации нанотехнологий, стимулирование активной позиции предприятий и организаций по внедрению нанотехнологий в промышленное производство через технологический трансферт; 3) осуществление подготовки квалифицированных кадров для наноиндустрии.» (Долгосрочная областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Воронежской области на 2011 - 2015 годы» (утверждена постановлением Правительства Воронежской области от 19 октября 2010 г. N 887).
«Создание в городе Обнинске специализированного технопарка в области био- и нанотехнологий, фармацевтики и новых материалов станет одним из ключевых элементов региональной инновационной системы. Технопарк создаст эффективную, действующую систему поддержки и продвижения наукоемких, инновационных проектов от момента зарождения научной идеи до организации серийного выпуска продукции, обеспечит успешное развитие и реализацию наукоемких инновационных проектов в области биотехнологий, фармацевтики и нанотехнологий.» (Областная целевая программа
«Развитие инновационной деятельности в Калужской области на 2005-2010 годы» (утверждена Законом Калужской области от 26 сентября 2005 года N 121-ОЗ, в ред. Законов Калужской области от 27.10.2006 N 249-
ОЗ, от 27.12.2007 N З88-ОЗ).
Создание программы по стимулированию спроса на инновационную, в том числе нанотехнологическую, продукцию в Липецкой области 2011 (Областная целевая комплексная Программа «Развитие инновационной деятельности в Липецкой области на 2011 - 2015 года» (утверждена
постановлением администрации Липецкой области от 17 февраля 2011 г. N 43).
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).
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. Применительно к теме нашей статьи, примечательно, что наибольшее значение коэффициента Жаккарда равное 1 показало пересечение кодов: «нанотехнологии» со всеми кодами за исключением кода «знание». Полученные результаты показывают, что в программах инновационного развития данных регионов нанотехнологиям уделено ключевое знанчение. Модель кластеризации кодов качественного контент-
анализа на основе коэффициента Жаккарда представлена на рис. 1.
Таблица 2 - Пересечение кодов качественного контент - анализа коэффициент Жаккарда
business projects education exchange of ideas incentives for innovation nanotechnology professional experience wages
business projects 1
development 1 1
education 1 1 1
exchange of ideas 1 1 1 1
incentives for innovation 1 1 1 1 1
knowledge 0,5 71 0,57 1 0,57 1 0,57 1 0,57 1 1
nanotechnology 1 1 1 1 1 0,57 1 1
business projects...........................................
development---------------------------------------------
education---------------------------------
Exchange of deas-------------------- ------------
incentives for innovation-----------------
nanotechnology----------
professional experience — wages —
krhowtedcie...........................................
Рис. 1 - Модель кластеризации кодов
качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного контент-анализа было наличие четырех ядер: инновационный человеческий
капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда, нанотехнологии. При кластеризации кодов на основе коэффициента Жаккарда, при заданном количестве кластеров - четыре, мы не видим точного совпадения, получившихся кластеров с выделенными нами ядрами. Первый кластер составил код «бизнес-проекты». Во втором кластере близость кодов «нанотехнологии», «обмен идеями» и «стимулирование инноваций», показывает, что в программах инновационного развития регионов РФ средством развития нанотехнологий выступает стимулирование инноваций и развитие инновационной среды обмена идеями. Четвертый кластер составил отдельно код «знание». К третьему кластеру относится код «профессиональный опыт, навыки», который больше соотносится с кодом «оплата труда». Наличие данной связи позволяет нам предположить наличие в дискурсе текстов законов ядра «человеческий капитал», исходя из составных частей человеческого капитала: профессиональных навыков и оплаты труда.
Подводя итог, отметим, что полученная в результате контент-анализа конфигурация кодов
отражает цели программ инновационного развития регионов РФ создание инновационной инфраструктуры в регионе за счет поддержки инновационный среды, обмена идей, инноваций и нанотехнологий.
Литература
1. Гарафиев, И.З. Инновационный человеческий капитал региона как фактор оценки уровня развития его химической промышленности / И.З. Гарафиев Вестник Казанского технологического университета. - 2011. - № 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, [email protected].
