Развитие интеллектуального капитала в условиях структурных трансформаций экономики Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

/fr СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА

Крыжановская О.А., Некипелова А.С., Рушкова А.В.

РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В УСЛОВИЯХ СТРУКТУРНЫХ ТРАНСФОРМАЦИЙ ЭКОНОМИКИ

Аннотация. В современных экономико-политических условиях структурные трансформации, заключающиеся в радикальном изменении пропорций экономики, охватывают всё большие сферы деятельности, в том числе и интеллектуальный капитал. В статье рассматриваются основные составляющие интеллектуального капитала, а также их взаимное влияние. Учёт степени влияния составных компонентов интеллектуального капитала позволяет осуществлять управление его развитием.

Ключевые слова. Структурные трансформации, интеллектуальный капитал, индекс человеческого развития, индекс экономики знаний.

Kryzhanovskaya O.A., Nekipelova A.S., Rushkova A.V

DEVELOPMENT OF INTELLECTUAL CAPITAL IN CONDITIONS OF STRUCTURAL TRANSFORMATIONS OF ECONOMICS

Abstract. In modern economic and political conditions, structural transformations, which involve a radical change in the proportions of the economy, cover ever larger areas of activity, including intellectual capital. The article considers the main components of intellectual capital, as well as their mutual influence. Accounting for the degree of influence of the constituent components of intellectual capital makes it possible to manage its development.

Keywords. Structural transformations, intellectual capital, the index of human development, the index of the knowledge economy.

Трансформационные процессы в экономическом и политическом пространстве России отражают потребность общества в изменениях и свидетельствуют об использовании потенциала прогресса. Они носят направленность к преодолению противоречий между инерционностью динамики социально-экономических отношений и качественным характером происходящих изменений. Структурные трансформации предполагают изменения структуры национальной экономики, выводящие страну на более высокую ступень общественного развития и знаменующие ее последовательный переход к более высокому уровню общественного и экономического развития. Они связаны с глубокими преобразованиями в производительных силах, обуславливающими необходимость техно-

ГРНТИ 06.81.23

© Крыжановская О.А., Некипелова А.С., Рушкова А.В., 2018

Ольга Александровна Крыжановская - кандидат экономических наук, доцент кафедры региональной экономики и менеджмента Юго-Западного государственного университета (г. Курск).

Анна Сергеевна Некипелова - специалист кафедры региональной экономики и менеджмента Юго-Западного государственного университета (г. Курск).

Анна Валентиновна Рушкова - аспирант Юго-Западного государственного университета (г. Курск). Контактные данные для связи с авторами (Крыжановская О.А.): 305004, г. Курск, ул. Челюскинцев, дом 19 (Russia, Kursk, Cheluskin's str., 19). Тел.: 8 (4712) 22-26-46. E-mail: [email protected].

логических и информационных преобразований, и ведут к глубоким сдвигам в национальной экономике.

В современных условиях широкое применение интеллектуального капитала в целях хозяйственной деятельности является одним из основных показателей конкурентоспособности и устойчивого экономического развития на основе инноваций. Изучение факторов, влияющих на интеллектуальный капитал, позволит осуществлять воздействие на его развитие, что приобретает особую актуальность в условиях структурных трансформаций экономики [2, 4, 5].

Процесс формирования интеллектуального капитала обеспечивают институциональные условия, которые поддерживают развитие науки, образования, инноваций. Они представляют собой совокупность взаимосвязанных компаний и структур, которые заняты производством и коммерческой реализацией научных технологий и знаний (университеты, лаборатории, технопарки, инкубаторы и др.), а также комплекс институтов правового, финансового и социального характера, которые обеспечивают инновационные процессы экономики.

Условия, которые способствуют формированию интеллектуального капитала, включают в себя науку, фундаментальные и прикладные разработки, хозяйствующие субъекты, преобразующие новые знания в технологии, иными словами институциональную среду, объединяющую сектора, отрасли, формы и субъекты хозяйствования, которые связаны с формированием интеллектуального капитала [7]. Существует множество определений интеллектуального капитала в работах зарубежных и отечественных исследователей, каждый деятель видит данное понятие по-своему; основные подходы отражены в таблице 1.

Таблица 1

Подходы к определению «интеллектуальный капитал»_

Автор Определение

Стюарт Т.А. Интеллектуальный капитал - сумма знаний всех работников компании, обеспечивающая ее конкурентоспособность. Интеллектуальный капитал представляет собой совокупность патентов, технических описаний, деловых навыков, технологий, информации о поставщиках и заказчиках.

Мак-доналд Х. Интеллектуальный капитал - совокупные знания работников организации, которые могут быть использованы для получения конкурентного преимущества.

Брукинг Э. Совокупность нематериальных активов, которые могут быть использованы для создания стоимости и без которых компания не может существовать и развивать конкурентные преимущества.

Альберт С. Интеллектуальный капитал - накопленные индивидуумом знания и ноу-хау, служащие источником обновления.

Новосельцев О.В. Интеллектуальный капитал - оформленные в качестве имущества предприятия, используемые в деятельности предприятия и приносящие предприятию доход объекты и права на интеллектуальную собственность.

Тулугу-рова Е.В. Интеллектуальный капитал - явные и скрытые активы компании, являющиеся продуктом инновационной деятельности сотрудников компании.

Зинов В.Г. Интеллектуальный капитал отражает совокупность интеллектуальных ресурсов организации и систему отношений между экономическими субъектами по поводу производства, распространения и использования интеллектуальных ресурсов и знаний, необходимых для их эффективного функционирования.

Иноземцев В.Л. «Коллективный мозг», аккумулирующий научные и обыденные знания работников, интеллектуальную собственность и накопленный опыт, общение и информационную структуру, информационные сети и имидж фирмы.

Леонтьев Б.Б. Стоимость совокупности имеющихся интеллектуальных активов, включая интеллектуальную собственность, его природные и приобретенные интеллектуальные способности и навыки персонала, а также накопленные базы знаний и полезные отношения с другими субъектами.

Составлено авторами.

Из вышеперечисленных терминов можно подчеркнуть то, что интеллектуальный капитал - это интеллектуальные ресурсы компании, накопленные знания сотрудников, необходимые для развития организации. На сегодняшний день передовые компании и многие страны, в особенности обде-

ленные природными ресурсами, делают ставку на интеллектуальный капитал как на главный фактор развития экономики. В качестве примера можно привести опыт Швеции, где расходы на науку являются наиболее высокими в мире, их обеспечивают, в первую очередь, крупные, в том числе транснациональные, компании.

Исследования регионального интеллектуального капитала позволяют сделать вывод о наличии связи между экономическим состоянием страны и развитием ее интеллектуального капитала. Анализ субъектов РФ показывает сохранение этой связи в процессе перехода с международного уровня на уровень регионов одной страны. Таким образом, мы можем говорить об интеллектуальном капитале как основном факторе экономического развития региона в условиях экономики знаний.

Для осуществления оценки интеллектуального капитала региона или государства следует в первую очередь определиться с показателями, позволяющими оценить интеллектуальное богатство региона или страны соответственно [1]. В целях построения оптимальной оценки интеллектуального капитала обратимся к индексу экономики знаний. Индекс экономики знаний является комплексным показателем, который характеризует уровень развития экономики, основанной на знаниях, в регионах и странах мира.

Данный индекс был разработан Всемирным банком в 2004 г. для программы «Знания для развития» (Knowledge for Development, K4D) в рамках оценки возможности стран создавать, принимать и распространять знания. Основой расчета Индекса является предложенная Всемирным банком «Методология оценки знаний», включающая комплекс из 109 структурных и качественных показателей, которые объединены в четыре основные группы (рисунок 1):

1. Индекс экономического и институционального режима. Определяет условия развития экономики и общества в целом, экономическую и правовую среду, качество регулирования, развитие частной инициативы и бизнеса, возможности общества и его институтов к оптимальному использованию существующего и созданию нового знания.

2. Индекс образования - уровень образованности населения и наличие у него устойчивых навыков к созданию, распространению и использованию знаний. Включает показатели грамотности взрослого населения, отношение зарегистрированных учащихся (студентов и школьников) к количеству лиц соответствующего возраста, а также ряд других показателей.

3. Индекс инноваций. Определяет уровень развития национальной инновационной системы, которая включает организации, университеты, исследовательские центры, профессиональные объединения и другие компании, воспринимающие и адаптирующие глобальные знания для местных нужд, а также создающие новое знание и новые технологии.

4. Индекс информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) - уровень развития информационной и коммуникационной инфраструктуры, способствующей эффективному распространению и переработке информации.

Рис. 1. Индексы KI и KEI

Другим, не менее важным, индексом для расчёта интеллектуального капитала, с нашей точки зрения, является агрегированный индекс человеческого развития, расчёт которого осуществляет ежегодно ПРООН. Для расчета индекса используются следующие показатели (рис. 2) [3]:

1. Реальный ВВП на душу населения (в долларах США по паритету покупательной способности). (GDPI = GDPmax - GDPmin).

2. Индекс дохода. (II = ¡и ^^ - ^ (100) / ¡и (75000) - ¡и (100)).

3. Ожидаемая продолжительность жизни, лет. = ^Е - 20) / (85-20).

4. Индекс долголетия.

5. Грамотность, в процентах. = Gmax - Gmin).

6. Доля учащихся в возрастах 7-24 лет, в процентах. (Н1 = Hmax - Hmin).

7. Индекс образования. (Е1 = (MYSI + EYSI) / 2).

Измерения

Показатели

Долголетие и здоровье

Знания

Достойный уровень жизни

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении

Индекс измерения

Средняя продолжительность обучения

Ожидаемая продолжительность обучения

ВНД на душу населения (в долл. США)

Индекс продолжитель ности жизни

Индекс образования

Индекс ВНД

Рис. 2. Расчет индексов человеческого развития

Человеческий капитал совместно со структурным капиталом образует интеллектуальный капитал. Принимая во внимание структуру категории «интеллектуальный капитал», предлагается интеграция индексов экономики знаний и человеческого развития, как показателей, которые отражают количественные характеристики его составляющих [6]. Исходя из всего вышесказанного, достоверная оценка интеллектуального капитала может быть обеспечена индексом интеллектуального капитала региона (ИИКР) как среднеарифметического индекса продолжительности жизни Ie, индекса достигнутого уровня образования 1обр, индекса ВРП 1ВРП, а также индексов институционального режима 1инст, инноваций 1инн и информационных технологий и коммуникаций 1ИТиК:

Т1Т1Т, 1е+1обр+ 1ВРП+1инст+ 1инн+ 1ИТиК

ИИК =---.

6

Для анализа влияния показателей индекса экономики знаний на индекс человеческого развития (ИЧР) было проведено исследование на основе регрессионного и корреляционного анализа для России и стран G7 (таблица 2). Выбранные индексы являются составными показателями интеллектуального капитала. По заданным статистическим данным была построена линейная модель множественной регрессии.

Используя инструмент Регрессия пакета Анализ данных в MS Excel получаем уравнение линейной множественной регрессии в естественной форме:

у = 82,06 -0,09x1 + 0,57х2 - 0,01х3 - 0,41х4 - 0,11х5 + 0,09х6 - 0,07х7 + 0,25 х8.

Полученное уравнение регрессии показывает взаимосвязь между Индексом человеческого развития и показателями Индекса экономики знаний. Из уравнения следует, что с ростом индекса ИКТ, эффективности работы правительства и качества законодательства происходит рост ИЧР, при

росте остальных факторов происходит его уменьшение. В таблице 3 представлены коэффициенты парной корреляции на основе инструмента Корреляция пакета Анализ данных.

Таблица 2

Исходные данные для регрессионного анализа по РФ_

Годы ИЧР Ин- Ин- Уровень Учёт мнения Политиче- Эффек- Качест- Верхо

(Y) декс декс эконо- населения и ская ста- тивность во зако- вен-

инно- ИКТ миче- подотчёт- бильность работы нода- ство

ваций (Х2) ской ность госу- и отсутст- прави- тельства зако-

(Х0 свободы дарственных вие наси- тельства (Х7) на

(Хэ) органов (Х4) лия (Х5) (Х6) (Х8)

2008 76,1 26,0 44,2 49,8 22,6 20,2 43,7 39,8 18,8

2009 76,9 29,3 38,3 50,8 23,2 17,1 42,1 40,7 25,6

2010 77,6 30,3 55,7 50,3 23,7 18,5 39,7 40,7 27,0

2011 77,3 35,9 53,8 50,5 24,4 17,1 40,3 39,8 28,2

2012 78,5 37,9 64,8 50,5 19,3 20,9 41,2 40,3 24,4

2013 79,2 37,2 65,9 51,1 18,8 22,3 44,1 39,8 25,4

2014 79,9 39,1 67,0 51,9 20,7 14,8 48,6 38,5 26,4

2015 80,3 39,3 69,1 52,1 20,2 13,8 47,1 32,2 25,0

2016 80,5 38,5 69,1 50,6 15,3 16,7 44,2 37,0 21,2

2017 80,4 38,8 70,7 57,1 15,5 16,9 44,1 37,5 21,4

Таблица 3

Коэффициенты парной корреляции_

Y Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8

Y 1

Х1 0,836127 1

Х2 0,899967 0,892141 1

Х3 0,531913 0,39146 0,427213 1

Х4 -0,8382 -0,66739 -0,74638 -0,54033 1

Х5 -0,32207 -0,18486 -0,06925 -0,25815 -0,05219 1

Х6 0,763393 0,6423 0,553949 0,345604 -0,41962 -0,54036 1

Х7 -0,72181 -0,59925 -0,56835 -0,34014 0,393025 0,653675 -0,66235 1

Х8 -0,6928 -0,43831 -0,52551 -0,53815 0,93433 0,03562 -0,2604 0,362808 1

Коэффициенты парной корреляции указывают, что между факторами y и х имеется достаточно высокое значение тесноты связи как прямой, так и обратной, кроме фактора политической стабильности и отсутствия насилия (Х5), где имеет место низкое значение. Между переменными x наблюдается различная степень тесноты связи, наибольший коэффициент корреляции 0,89 имеет место между ИЧР с индексом инноваций и индексом ИКТ, то есть данные коэффициенты могут быть коллинеарными. По данным Регрессия пакета Анализ данных в MS Excel был произведён анализ основных показателей регрессионной статистики (см. табл. 4).

Таблица 4

Регрессионная статистика_

Множественный R 1

R-квадрат 1

Нормированный R-квадрат 65535

Стандартная ошибка 0

Наблюдения 9

Нескорректированный коэффициент множественной детерминации R2 говорит о том, что 100% вариации результата объясняется вариацией представленных в уравнении факторов. По итогам анализа установлено, что наибольшая связь результирующего показателя (ИЧР) прослеживается с

ИКТ и индексом инноваций. Аналогичный регрессионный и корреляционный анализ был осуществлён для стран G7:

1. С использованием инструмента регрессии в MS Excel было получено уравнение линейной множественной регрессии для Канады:

у = -104,06 + 0,42x1 - 0,05х2 + 0,35х3 + 2,47х4 - 0,56х5 - 1,60х6 + 0,08х7 + 1,13х8.

Из уравнения следует, что рост всех показателей, кроме индекса ИКТ и политической стабильности, влияет на увеличение ИЧР. Коэффициенты парной корреляции указывают, что между y и х-факторами имеет место достаточно высокое значение тесноты связи, как прямой, так и обратной, кроме фактора верховенства закона (Х8), где имеет место низкое значение. Наибольший коэффициент корреляции (минус 0,90) имеет место с индексом уровня экономической свободы, то есть имеет место сильная обратная связь.

2. Франция. Уравнение линейной множественной регрессии:

у = 121,69 - 0,03x1 - 0,04х2 - 0,002х3 - 0,08х4 - 0,03х5 - 0,04х6 + 0,01х7 - 0,26х8.

Анализ представленного уравнения показывает, что рост всех показателей, за исключением качества законодательства, вызывает уменьшение ИЧР. Коэффициенты парной корреляции указывают, что между y и х-факторами имеют место достаточно высокие значения тесноты связи, как прямой, так и обратной. Наибольший коэффициент корреляции (минус 0,91) имеет место между ИЧР и индексом политической стабильности.

3. Германия. Уравнение линейной множественной регрессии:

у = 58,40 + 0,03x1 + 0,08х2 + 0,13х3 - 0,10х4 + 0,02х5 + 0,16х6 + 0,07х7 + 0,01х«.

Из уравнения следует, что с ростом всех фактором, за исключением индекса учёта мнения населения и подотчётности государственных органов, происходит увеличение ИЧР. Коэффициенты парной корреляции указывают, что между y и х-факторами имеются достаточно высокие значения тесноты связи, как прямой, так и обратной, кроме фактора верховенства закона (Х8), где имеет место низкое значение. Наибольший коэффициент корреляции 0,96 имеет место быть между ИЧР и индексом ИКТ.

4. Италия. Уравнение линейной множественной регрессии:

у = 77,11 + 0,12x1 - 0,02х2 + 0,25х3 - 0,08х4 - 0,04х5 + 0,06х6 - 0,03х7 - 0,05х8.

Из уравнения следует, что с ростом индекса инноваций, индекса уровня экономической свободы и эффективности работы правительства происходит рост ИЧР, при росте остальных факторов происходит его уменьшение. Коэффициенты парной корреляции указывают, что между y и х-фак-торами имеет место, как достаточно высокое значение тесноты связи (прямой и обратной), так и низкое значение по индексу уровня экономической свободы, учёта мнения населения, политической стабильности и верховенства закона. Наибольшее значение коэффициента корреляции 0,92 -между ИЧР и индексом эффективности работы правительства.

5. Япония. С использованием инструмента регрессии в MS Excel было получено уравнение линейной множественной регрессии:

у = 64,52 - 0,01x1 + 0,05х2 - 0,01х3 - 0,01х4 + 0,06х5 + 0,11х6 + 0,01х7 - 0,005х8.

Из уравнения следует, что с ростом индекса ИКТ, политической стабильности и эффективности работы правительства происходит рост ИЧР, при росте остальных факторов происходит его уменьшение. Коэффициенты парной корреляции указывают, что между y и х-факторами имеются достаточно высокие значения тесноты связи, как прямой, так и обратной, кроме уровня экономической свободы, учёта мнения населения и верховенства закона, где имеет место низкое значение. Наибольший коэффициент корреляции 0,93 имеет место с индексом эффективности работы правительства.

6. Великобритания. Уравнение линейной множественной регрессии:

у = 91,72 - 0,06x1 + 0,15х2 + 0,05х3 + 0,09х4 - 0,07х5 + 0,11х6 - 0,01х7 - 0,20х8.

Из уравнения следует, что с ростом индекса ИКТ, индекса уровня экономической свободы, индекса учёта мнения населения, эффективности работы правительства происходит рост ИЧР, при росте остальных факторов происходит его уменьшение. Коэффициенты парной корреляции указывают, что между y и х-факторами имеет место разная степень тесноты связи. Наибольший коэффициент корреляции 0,84 имеет место с индексом ИКТ.

7. США. Уравнение линейной множественной регрессии:

у = 93,08 + 0,01xi + 0,16х2 + 0,35хз + 0,08x4 - 0,16х5 + 0,09x6 + 0,01х7 - 0,52х8.

Из уравнения следует, что с ростом индекса политической стабильности и верховенства закона происходит снижение ИЧР, при росте остальных факторов происходит его увеличение. Коэффициенты парной корреляции указывают, что между y и х-факторами наблюдается различная степень тесноты связи. Наибольший коэффициент корреляции 0,92 имеет место между индексом ИКТ и индексом уровня экономической свободы.

Подводя итоги корреляционному и регрессионному анализу воздействия факторов индекса экономики знаний на индекс человеческого развития следует отметить, что изучение влияние факторов по восьми странам позволило определить, что наиболее часто положительное влияние на рост ИЧР оказывают следующие показатели: индекс ИКТ; уровень экономической свободы; эффективность работы правительства; качество законодательства.

Как правило, на снижение ИЧР влияет рост следующих показателей: учёт мнения населения и подотчётность государственных органов; политическая стабильность и отсутствие насилия; верховенство закона. Наибольшая теснота связи ИЧР имеет место с индексом ИКТ, а также с индексом инноваций и индексом уровня экономической свободы. Таким образом, необходимо уделить особое внимание изменению вышеперечисленных факторов, в особенности индексу ИКТ, который влияет на положительный рост индекса человеческого развития.

Исследование выполнено на основе Государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации № 26.3546.2017/ПЧ «Развитие фундаментальных основ анализа и прогнозирования структурно-динамических параметров региональной экономики на основе интеграции российского и мирового опыта управления территориальным развитием и современных научных доктрин».

ЛИТЕРАТУРА

1. Альхименко О.Н., Журавлев П.В. Интеллектуальный капитал региона: его оценка и использование. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.konspekt.biz/index.php?text=53325 (дата обращения 04.05.2018).

2. Ершова И.Г., Вертакова Ю.В. Комплексный подход к оценке показателей, характеризующих экономику знаний региона // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2011. № 1. С. 109-117.

3. Интеллектуальный капитал региона: его оценка и использование. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.konspekt.biz/index.php?text=53325 (дата обращения 04.05.2018).

4. Куянцева И.И. Оценка интеллектуального капитала региона // Пространство экономики. 2011. № 3-3. С. 123-126.

4. Мальцева И. Ф., Крыжановская О.А., Ларионов Г.В. Обоснование механизма реализации государственной экономической политики // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2016. № 4 (21). С. 24-31.

5. Марченкова Л.М., Плотников В.А., Рудакова О.В. Человеческий и интеллектуальный капитал как основа инновационного развития промышленности // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 1-2 (40). С. 205-210.

6. Скворцова В.А., Скворцов А.О. Интеллектуальный капитал в России: проблемы формирования и использования // Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. 2012. № 28. С. 554-561.

7. Ушакова С.Е. Стимулирование развития сферы использования национального интеллектуального капитала: обзор зарубежного опыта // Наука. Инновации. Образование. 2016. № 4. С. 7-27.