CC BY
42
ИЗВЕСТИЯ
ПЕНЗЕНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ПЕДАГОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА имени В. Г. БЕЛИНСКОГО ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ № 28 2012
IZVESTIA
PENZENSKOGO GOSUDARSTVENNOGO PEDAGOGICHESKOGO UNIVERSITETA imeni V. G. BELINSKOGO PUBLIC SCIENCES № 28 2012
УДК 316.334.52
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ДИСКУРСА ИННОВАЦИОННОГО ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В ПРОГРАММАХ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТОВ РФ
© и. З. ГАРАФИЕВ
Казанский национальный исследовательский технологический университет, кафедра государственного муниципального управления и социологии
e-mail: [email protected]
Гарафиев И. З. - Кластеризация дискурса инновационного человеческого капитала в программах инновационного развития субъектов РФ // Известия ПГПУ им. В. Г. Белинского. 2012. № 28. С. 302-306. - На основе контент-анализа текстов региональных программ инновационного развития рассмотрены отношения органов государственной власти к развитию инновационного человеческого капитала в регионе. Выявлены факторы, влияющие на оформление дискурса инновационного человеческого капитала в программах инновационного развития регионов.
Ключевые слова: инновационный человеческий капитал, программы инновационного развития регионов.
Garafiev I. Z. - Clustering of the discourse of human capital in an innovative program of innovation development regions of the Russian federation // Izv. Penz. gos. pedagog. univ. im.i V. G. Belinskogo. 2012. № 28. P. 302-306. -
The article considers the attitude of public authorities to the development of innovative human capital in the region based on the content analysis of texts of regional innovation development programs. There revealed the factors influencing the design of innovative discourse of human capital in an innovative program of regional development.
Keywords: innovative human capital, program of regional innovative development.
Развитие общества в XXI веке поставило перед человечеством новые цели и задачи. Изменилась роль индивида в региональном социуме - он становится инициатором инновационных идей и тем самым преобразует знание в основной фактор производства, в главный экономический ресурс региона. 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 зна-
ния, направленного на производство товаров и услуг с целью получения прибыли. Наиболее «знаниеем-кой», 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].
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 инновационного человеческого капитала органными государственной власти контент-анализу подвергнуты следующие программы инновационного развития субъектов РФ:
1. 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).
2. 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 388-03).
3. Республиканская целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Республике Марий Эл на 2010-2012 годы» (утверждена постановлением Правительства Республики Марий Эл от 5 марта
2010 г. № 53).
4. Региональная целевая программа «Развитие науки, научно-технической и инновационной деятельности в Мурманской области на 2006-2008 годы» (утверждена постановлением Правительства Мурманской области от 27.09.2005 № 367-ПП/11).
5. долгосрочная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Пензенской области (2009-2014 годы)» (утверждена постановлением Правительства Пензенской области от 20 октября 2008 г. N 677-пП).
6. 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).
7. Комплексная целевая программа «Активизация научно-инновационных процессов в Астраханской области на 2006-2010 годы» (утверждена постановлением Правительства Астраханской области от 16.02.2006 № 36-П).
8. Областная долгосрочная целевая программа инновационного развития Ростовской области на 2012-2015 годы (утверждена постановлением Правительства Ростовской области от 23.09.2011 № 5).
9. Областная целевая программа развития инновационной деятельности в Самарской области на 2009-2015 годы (утверждена постановлением Правительства Самарской области от 27.03.2009 № 187).
10. долгосрочная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Тверской области на
2009-2013 годы» (утверждена постановлением Администрации Тверской области от 01.09.2008 № 282-па).
11. 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).
12. 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).
13. Ведомственная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Ямало-ненецком автономном округе на период 2009-2011 годов» (постановлением Администрации Ямало-Ненецкого автономного округа от 25 декабря 2008 г. N 719-А).
14. Региональная целевая программа «научнотехническое и инновационное развитие Ленинградской области на 2004-2008 годы» (утверждена Законом ленинградской области 5 ноября 2004 года N 84-оз).
15. 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).
16. Республиканская программа развития инновационной деятельности в Республике Татарстан на 2004-2010 годы (Утверждена постановлением Кабинета Министров Республики Татарстан от 12 марта 2004 г. № 121.
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» [3, 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 отбора законов субъектов РФ, представляет собой выбор риторических текстов, которые отражают генерирование идей инновационного развития. Следовательно, в нашей работе мы будем использовать словарь, основанный на замещениях. Мы в своем исследовании проводили качественный контент-анализ текста законов. Взяв за основу методологию, предложенную А. н. Олейником [2], 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 8 кодов, организованных в 3 «ядра»: «Инновационный человеческий капитал», «Инвестиционный характер труда», «Сетевой характер труда» (табл. 1).
Статистические показатели Словаря А применительно к анализу текстов законов субъектов РФ представлены в таблице 2.
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 объеди-
нения этих множеств. Коэффициент равен нулю, когда множества не имеют общих элементов, и единице, когда множества равны, в остальных случаях значение где-то посередине (табл. 3).
Полученные результаты показывают высокий уровень схожести между всеми кодами, в то же время, учитывая, что коды - результат качественного анализа, можно предположить, что значение коэффициента более 0,5 позволяет говорить о наличии устойчивой связи между кодами. Наибольшее значение коэффициента Жаккарда равное 1 показало пересечение следующих кодов: «обмен идеями», «бизнес-проекты», «саморазвитие», «образование», «стимулирование инноваций». Полученные результаты позволяют говорить о закреплении в программах единства развития инновационной среды, инновационных проектов, вузовского и послевузовского образования, стимулирования инноваций. Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента жаккарда представлена на рис. 1.
Таблица 1
Коды для качественного контент-анализа. Словарь (А)
1 2 3
Инновационный человеческий капитал Стимулирование инновации поощр* AND инновац* внедрен* AND инновац* изобретен* AND инновац* нов* AND иде* стимулирова* AND работник* рационализатор* исследователь разработчик инициатор занятых исследованиями и разработками создан* новых _рабочих мест в инновационной инноватор
Инновационный человеческий капитал Оплата труда зарплата заработн* плат* занятость занятых рабочее место повышение качества жизни уровень жизни уровень благосостояния налогооблагаемой базы в интересах населения производственные силы человеческий капитал
Знания знание AND прибыль интеллектуальн* AND собственност* экономика знаний общество знаний база знаний управление знаниями новые знания генерация знаний
Образование образование профессиональное образование высшее вуз студент выпускник диплом кадровое обеспечение подготовка кадров
1 2 3
Инвестиционный характер Саморазвитие переподготовка
труда непрерывная подготовка непрерывное образование курсы наставник тренинг профессиональный рост повышен* квалификации лидерские качества
Профессиональный опыт, молод* работник*
навыки молод* люди специалист* опыт работы стаж квалификац* специалист компетенц* кадры недостаток кадров переток кадров
Сетевой характер труда Бизнес-проекты инновации AND бизнес-партнер конкуренция целевая подготовка бизнес-сообщество инновационн* бизнес кластер проект партнер
Обмен идеями - инновацион- информационный обмен
ная среда информационное обеспечение инфраструктур* технопарк, бизнес-инкубатор, промышленн* парк, бизнес-парк, центр трансфера технологий, центр коммерциализации стимулирование предприятий образовательная среда, информационная среда коммуникационная среда инновационная среда инновационная система
Примечание: * означает любую букву или набор букв; AND присутствие двух ключевых слов в одной и той же фразе; два ключевых слова следуют строго одно за другим.
Таблица 2
Статистика кодов качественного контент-анализа. Словарь (А)
Ядро Код Число кодов % кодов Число текстов % текстов
1 2 3 4 5 6
Инновационный человеческий капитал Стимулирование инновации 77 4,8 16 100
Оплата труда 65 4 12 75
Знания 36 2,2 10 62,5
Инвестиционный характер труда Образование 181 11,2 16 100
Саморазвитие 105 6,5 16 100
Профессиональный опыт, навыки 116 7,2 15 93,8
Сетевой характер труда Обмен идеями - инновационная среда 637 39,5 16 100
Бизнес-проекты 394 24,5 16 100
Таблица 3
Пересечение кодов качественного контент-анализа коэффициент Жаккарда
business projects development education exchange of ideas incentives for innovation knowledge 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 0,625 0,625 0,625 0,625 0,625 1
professional experience 0,938 0,938 0,938 0,938 0,938 0,667 1
wages 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,571 0,688 1
Рис.1. Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного контент-анализа было наличие трех ядер: инновационный человеческий капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда. При кластеризации кодов на основе коэффициента Жаккарда, при заданном количестве кластеров - три, мы не видим точного совпадения, получившихся кластеров с выделенными нами ядрами. Ядро «сетевой характер когнитивного труда» проявилось как часть первого кластера. В первый кластер также входят составные элементы ядра «инвестиционный характер когнитивного труда» - коды «образование» и «саморазвитие». Сюда же входит код «стимулирование инноваций», являющейся частью ядра «инновационный человеческий капитал». Полученная конфигурация первого кластера объясняется тем, что в программах помимо создания условия для обмена идеями и участия в бизнес-проектах, закреплены положения о поддержке вузовского и послевузовского (непрерывного) образования, стимулировании инноваций. Такой подход расширяет пределы участия государства в инновационной деятельности по средствам управления системой образования и прямого стимулирования инноваций. Выделенные нами ядра предполагали методы косвенного регулирования государством данных процессов: системой образования через работников, получающих его, стимулированием инноваций через предприятия, вознаграждающих своих
работников за инновации. Безусловно, что оба подхода применяются в государственной управленческой практике, проведенный контент-анализ показал, что в программах доминируют первый подход.
Ядро «инновационный человеческий капитал» в программах не проявилось три, составляющих его кода проявилось в трех различных кластерах. Это в первую очередь, показывает, что в программах отсутствует понимание связи между знаниями работника и оплатой его труда. В рамках второго кластера код «профессиональный опыт, навыки» в программах больше соотносится с кодом «оплата труда». Наличие данной связи позволяет нам предположить в дискурсе программ наличие ядра «человеческий капитал», исходя из составных частей человеческого капитала: профессиональных навыков и оплаты труда.
список ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гарафиев И. З. Роль инновационного человеческого капитала в процессах регионализации и глобализации // Регионология. 2011. № 4. С. 9-15.
2. Олейник А. Н. Триангуляция в контент-анализе. вопросы методологии и эмпирическая проверка // Социологические исследования. 2009. № 2. С. 65-99.
3. Hogenraad R., Mckenzie D., Peladeau N. Force and influence in contentanalysis: the production of new social knowledge // Quality & Quantity. 2003. N 37. P. 2-14.
