CC BY
32
ВЕСТНИК ПЕРМСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
2012 ЭКОНОМИКА Вып. 1(12)
УДК 330.342:502.171(470.53)
СБАЛАНСИРОВАННОСТЬ РЕСУРСНОЙ СТРУКТУРЫ ПОСТИНДУСТРИАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ ПЕРМСКОГО КРАЯ
Ю. А. Малышев, д. экон. наук, доц., зав. кафедрой экономической теории и отраслевых рынков
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15
Электронный адрес: urmal@dom.raid.ru
О. Н. Казмалова, преп. кафедры финансов и кредита
Пермский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, 614077, г. Пермь, Бульвар Гагарина, 50 Электронный адрес: Kao lni7 6 @mail. ru
В статье раскрыты характерные черты постиндустриального общества. Рассматривается роль человеческого капитала в развитии современной экономики. Проанализированы ресурсы, оказывающие наибольшее влияние на валовый региональный продукт Пермского края. Проведен корреляционно-регрессивный анализ, позволяющий определить вклад каждой независимой переменной в изменение валового регионального продукта. Построена факторная модель. Доказывается гипотеза приоритетности человеческих ресурсов в современной экономике.
Ключевые слова: постиндустриальное общество; человеческие ресурсы; человеческий капитал; потенциал; ресурсы; корреляционно-регрессивный анализ.
В докладе о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2010 г. определены наиболее перспективные регионы с высоким человеческим капиталом в части создания эффективной диверсифицированной экономики и формирования ее постиндустриального уклада: Москва, Санкт-Петербург, Тюменская область, Татарстан, Свердловская область и некоторые другие. Пермский край (26-е место) подтягивается к лидерам российского «постиндустриального развития» [4].
По результатам ежегодного рейтинга инвестиционной привлекательности российских регионов (2010-2011гг.), подготовленного национальным рейтинговым агентством «Эксперт РА» [13], Пермский край относится к регионам со средним потенциалом и умеренным риском: занимает 11-е место по
инвестиционному потенциалу [5] и 49-е место по инвестиционному риску [6] среди 83 регионов России.
Высокое место региона по уровню инвестиционного потенциала обеспечивается высоким природно-ресурсным (6-е место) производственным (8-е место), туристическим (11-е место), инновационным (12-е место) потенциалом. Следовательно, высокие места региона в рейтинге обусловлены: наличием богатых природных ресурсов (полезные ископаемые и туристический потенциал),
результатами доперестроечного развития региона (значительное число крупных промышленных предприятий и профильных научных организаций).
Высокий инвестиционный риск связан с высоким социальным (60-е место) и экономическим (62-е место) риском.
Экономика региона носит выраженный промышленный характер. Однако в производстве ВРП сложилась тенденция снижения доли товаров и возрастания доли услуг: в 2000 г. доля товаров 59,3%, доля услуг 40,7%, в то время как в 2009 г. доля товаров 52,1%, а доля услуг 47,7%. Общая численность занятых в секторе услуг составляет 68,0% (в 2002г. - 56%) от всего занятого населения [14]. Повышение доли услуг в экономике региона является характерной чертой перехода региона в постиндустриальную стадию развития общества.
Численность населения Пермского края сокращается. По данным Росстата [14] численность населения Пермского края составила на 1 января 2010 г. 2701,2 тыс. человек (по сравнению с 1990 г. численность населения уменьшилось на 326,8 тыс. человек). Сокращение населения вызвано, прежде всего, падением рождаемости и ростом смертности. В последние годы смертность населения Пермского края растет. С 2002 г. в Пермском
© Малышев Ю.А., Казмалова О.Н., 2012
18
крае наблюдается миграционная убыль населения. Продолжается снижаться и ожидаемая продолжительность жизни среднестатистического жителя Пермского края;
66,6 лет - это самый низкий показатель среди субъектов, входящих в Приволжский федеральный округ, где средний показатель 68,5 лет, или чем в среднем по России (хотя за последние пять лет наблюдается положительная тенденция ее роста в Пермском крае и сближения с российскими показателями). В Пермском крае, как и в России в целом,
100%
80%
60%
40%
20%
продолжается старение населения. При этом возрастная структура населения Пермского края благополучна по показателям доли лиц моложе трудоспособного возраста и лиц старше трудоспособного возраста. Это определяет сравнительно низкую социальную нагрузку на работающее население и позволяет прогнозировать сохранение этой отличительной характеристики Пермского края в будущем.
0%
1999 2005
2010
год
□ доля лиц моложе трудоспособного возраста
□ доля лиц в трудоспособном возрасте
□ доля лиц старше трудоспособного возраста
Рис.1. Возрастная структура населения Пермского края
Превышение смертности над рождаемостью при отсутствии значимой миграционной политики негативно влияет на возрастную структуру населения Пермского края. Сокращаются абсолютная численность и доля населения в трудоспособном возрасте и, что особенно существенно, доля лиц моложе трудоспособного возраста при росте численности и доли населения старше трудоспособного возраста.
Доля лиц старше трудоспособного возраста в Пермском крае (20,56% в 2010 г.) ниже, чем в регионах-конкурентах (Татарстан -20,98%, Самарская область - 22,84%,
Свердловская область - 21,93%, Челябинская область - 21,85%, Московская область -23,56%) и в целом по России (21,63%), но выше чем в Башкортостане (19,59%) и Удмуртии (19,43%). Доля лиц моложе трудоспособного возраста (17,32% в 2010 г.), напротив, выше, чем в регионах-конкурентах (Московская область - 16,10%, Татарстан - 16,56%,
Самарская область - 14,95%, Свердловская область - 15,93, Челябинская область - 16,38) и в целом по России (16,10%). Соответственно, если в Пермском крае на 1000 лиц в трудоспособном возрасте приходится 610 человек иных возрастов, то в Московской области - 604, в Татарстане - 601, в
Свердловской области - 609, в Челябинской
области - 619, в Самарской - 607 [14]. Особенности возрастной структуры Пермского края, возможно, частично объясняются возрастной структурой мигрантов. Другой причиной относительно доли лиц старше трудоспособного возраста в Пермском крае является повышенная смертность населения в трудоспособном возрасте.
Для Пермского края характерен высокий уровень урбанизации (75%) и концентрации населения (более 60%) в городах с численностью 100 тыс. человек и более (г. Пермь, Березники), а также в городах численностью около 100 тыс. человек. (Соликамск - 96 тыс. чел., Кунгур - 68 тыс.чел.). Причем в Перми в 2009 г. проживало около половины городского населения (49%). При достаточно большой территории края (160,6 тыс.кв.м) средняя плотность населения составляет 17 чел./кв.км. Эта величина вдвое ниже, чем у регионов-конкурентов ( Татарстан-
55.6 чел./кв.км, Нижегородская - 43,23
чел./кв.км, Самарская - 59,1 чел./кв.км,
Свердловская - 22,6 чел./кв.км, Челябинская -
39.6 чел./кв.км, Башкортостан - 28,4 чел./кв.км), но выше чем в среднем по России ( 8,5 чел./кв.км). Опыт развитых стран показывает, что для интенсификации и модернизации производства плотность населения должна составлять от 50 чел./кв.км.
В Пермском крае имеется потенциал для перехода к инновационной экономике. В настоящее время активно развивается сфера культуры. Региональной властью реализуется амбициозный проект «Пермь - культурная столица России». Кроме того, в регионе реализуются и международные проекты, проводятся выставочно-ярмарочные
мероприятия, экономические форумы,
возводятся уникальные арт-объекты, развивается туристический бизнес. Пермский край - регион с высоким уровнем развития научной базы и высокими показателями её работы. Так, Пермский государственный университет вошёл в число 17 инновационных университетов России. Пермский
государственный технический университет в 2009 г. по результатам конкурса получил статус национального исследовательского
университета в числе 12 ведущих университетов России. С целью скорейшего освоения наукоёмких высокоэффективных промышленных технологий в Пермском крае сформированы и развиваются научные школы и направления [9]:
• волоконно-оптические технологии (ОАО «Пермская научно-производственная приборостроительная компания», ОАО «Морион»);
• механика жидкости и газа (Институт механики сплошных сред Уральского отделения Российской академии наук);
• микробиология, биотехнологии
(Институт экологии и генетики микроорганизмов Уральского отделения Российской академии наук);
• технологии создания авиационных двигателей (ОАО «Авиадвигатель», ОАО НПО «Искра»);
• навигационные приборы и системы;
• органическая химия (Институт технической химии УрО РАН);
• создание композиционных и новых материалов (Научный центр порошкового материаловедения Пермского государственного технического университета, ФГУП «НИИ полимерных материалов», ОАО «НИИ композиционных материалов», «ОАО «Метафракс»);
• создание лекарственных препаратов (НПО «Биомед», ЗАО «Медисорб»);
• технологии использования недр.
По оценке проекта MobiPerm.Ru [22] г.Пермь является одним из самых продвинутых городов в России по показателю проникновения Интернета. Уровень проникновения услуг широкополосного доступа достиг отметки 69%. Это выше общероссийских показателей. Пермь входит в четверку по этому показателю, уступая
лишь Москве, Санкт-Петербургу и Челябинску. Но в то же время уровень проникновения Интернета в целом по Пермскому краю составляет 35%. Пермь занимает первое место в России по проникновению высокоскоростных оптоволоконных линий связи. Широкое распространение оптоволокна положительно сказывается на развитии региональной экономики. Именно оптоволокно обеспечивает максимальную надежность и безопасность соединения, что особенно важно для бизнеса. Кроме того, оптоволоконная сеть позволяет реализовывать проекты городского масштаба: в Перми это уличное видеонаблюдение, Интернет в школах, вузах, больницах и другие.
Таким образом, все это, безусловно, создает условия для усиления конкурентной позиции; но необходимы и новые импульсы развития для перехода к новому этапу экономического развития. Для снижения зависимости экономики региона от мировых сырьевых рынков необходимо направить усилия на повышение уровня диверсификации и конкурентоспособности региона.
Цель исследования. На основе системного подхода рассмотреть эффективность процесса мобилизации распределения и воспроизводства ресурсной базы региона при наличии эндогенных и экзогенных факторов в современных условиях функционирования его экономики с соблюдением принципов сбалансированности и достаточности ресурсов для решения задач диагностики и формирования постиндустриальной экономики Пермского края. Оценка ресурсной базы позволит учесть особенности развития и размещения ресурсов в регионе, выявить «точки роста» и приоритеты развития постиндустриальной модели региона.
Изученность проблемы. При анализе качества регионального развития полезно использовать концепцию теории стадий роста, согласно которой экономическое развитие проходит три основные стадии: доиндустриальную, индустриальную и постиндустриальную. Доминирующими
отраслями доиндустриального развития являются добывающие отрасли, сельское хозяйство, рыбная, лесная, горно-добывающая промышленность. В индустриальной стадии доминируют перерабатывающие отрасли: машиностроение, химическая, лесная и деревообрабатывающая, легкая, пищевая промышленность и др. В постиндустриальной стадии основными отраслями, на которых базируется экономическое развитие, становятся отрасли нематериального производства: наука, образование, торговля, финансы, страхование, здравоохранение и др. Характерными чертами постиндустриального общества становятся:
относительное падение производства товаров и относительное увеличение производства услуг, рост наукоемкости производства, повышение квалификации персонала, опережающая интернационализация производства [12,с.8].
Теория постиндустриального общества, основанная на выделении отдельных фаз исторического развития по признакам технологической организации производства, обмена и распределения создаваемых в обществе благ, определила и объяснила генеральную линию развития современного мира, обозначила тенденции развития общества на будущее [7,с.97].
Широкое признание концепция постиндустриального общества получила в результате опубликования книги «Грядущее постиндустриальное общество» американского социолога Д. Белла.
В представлении Белла
постиндустриальное общество - это стабильное общество с эффективной экономикой и сильным государственным аппаратом. Это общество с новой социальной структурой, где власть основывается на знании и компетенции. Это общество, лишенное экономических противоречий индустриального периода, с основным социальным конфликтом в сфере культуры и морали. Новое постиндустриальное общество - это общество нового социального класса - интеллигенции [2,с.253-260].
Близкими к постиндустриальной теории являются концепции информационного общества [1,с.96-97], постэкономического общества [8], постмодерна [17], «третьей волны» [16], «общества четвёртой формации (креативная экономика)». Некоторые футурологи считают, что постиндустриализм — это лишь пролог перехода к «постчеловеческой» фазе развития земной цивилизации [19].
Таким образом, как отмечают ряд ученых, с начала 60-х гг. начался процесс постепенной трансформации индустриальной рабочей силы, человеческих ресурсов,
превращения их в постиндустриальную (инновационную) рабочую силу; человеческого капитала, который обладает развитыми информационными потребностями и способностями, реализующимися в форме человеческих инновационных ресурсов
[15,с. 19].
Представления о «человеческом капитале» характерны для компаний постиндустриальной экономики [3], где
квалификация, инициативность, креативность человека, система социально-производственных отношений, нормы и пафос корпоративной этики стали важными факторами конкурентоспособности и стратегической устойчивости компании. При этом члены
«корпорации» (фирмы, города, регионы, страны) начинают рассматриваться как капитал, а рост «человеческого капитала» становится ценностью и входит в число целей корпорации.
Человеческий капитал - это сформированный в результате инвестиций и накоплений человеком определенный запас физического здоровья, знаний, навыков, умений, мотиваций, который используется в той или иной сфере приложения труда и приносит доход как собственнику рабочей силы, так и работодателю[10].
Толчком к созданию теории человеческого капитала стали статистические данные роста экономик развитых стран мира, которые превышали расчеты, базирующиеся на учете классических факторов роста.
Еще основоположники современной экономической науки (А. Смит, Ж.Б. Сэй, Д. Рикардо, К. Маркс ит.д.) установили решающее значение в экономическом развитии нематериальных источников, носителем которых является человек. Впервые понятие человеческого капитала появилось в работах американских ученых - экономистов Т. Шульца[21] и Г. Беккера[20]. Вклад в развитие современной теории человеческого капитала внесли Э. Денисон, Р. Солоу, Дж. Кендрик, С. Кузнец, С. Фабрикант, И. Фишер, Р. Лукас и другие ученые-экономисты, социологи и историки.
Первоначально под человеческим капиталом понималась лишь совокупность инвестиций в человека, повышающая его способность к труду — образование и профессиональные навыки [11]. В дальнейшем понятие человеческого капитала существенно расширилось, оно включает наряду с производительными качествами индивидов и их способность получать доход, а также социальные, психологические,
мировоззренческие, культурные свойства людей.
Человек с его профессионализмом становится системообразующей основой производительных сил, «собирая в целое» и удерживая системы, включающие технику, технологические знания и способы практического их применения,
высокотехнологичные производственные
процессы, организационные усовершенствования, знания деловой конъюнктуры, рыночные возможности [18].
Выдвигается гипотеза, что самое существенное влияние на инновационное развитие экономики Пермского края оказывают человеческие ресурсы.
В связи с этим требуется определение оценки влияния ресурсов на валовой региональный продукт (ВРП), учитывающее
особенности региона. Ставится задача построения зависимости ВРП от разных видов ресурсов на основе статистических данных за 2000-2009 гг. по Пермскому краю. Для достижения поставленной цели нами проведен корреляционно-регрессивный анализ
зависимости объема ВРП от ресурсов. Экономическое развитие региона измерялось путем расчета ВРП на душу населения в сопоставимой оценке за исследуемый период. Важным этапом статистического анализа является формирование исходной системы показателей, характеризующих ресурсы региона.
Приоритеты социально-экономического развития региона могут быть выявлены на основе анализа значимости видов ресурсов. С этой целью были выделены четыре вида основных ресурсов: человеческие, финансовые, информационные, материальные (см. таблицу).
Для анализа человеческих ресурсов региона были отобраны 15 частных индикаторов (демография, качество жизни, образование, здравоохранение). Для анализа финансовых ресурсов были отобраны 8 частных индикаторов, для информационных ресурсов - 6 частных индикаторов, для материальных ресурсов - 6 частных индикаторов.
Индикаторы оценки ресурсного потенциала региона
Ресурсы Индикаторы
1.Человеческие ресурсы 1.1.Демография 1.2.Качество жизни 1.3.3дравоохранение 1.4.Образование - Продолжительность жизни; - коэффициент естественного прироста населения; - миграционный прирост, убыль (-) населения; - доля населения трудоспособного возраста - Среднегодовая численность занятых в экономике; - численность безработных (тыс. человек); - распределение общего объема денежных доходов населения; - коэффициент фондов (коэффициент дифференциации доходов) в разах; -общая площадь жилых помещений, приходящаяся, в среднем, на одного жителя -Заболеваемость на 10000 человек населения; -инвестиции в здравоохранение и предоставление социальных услуг (в % к итогу); -число больничных коек на 10 000 человек населения. -Доля занятого населения (%), имеющего образование послевузовское, высшее и неполное высшее; -численность студентов высших учебных заведений на 10 000 человек населения; -инвестиции в образование (в %)
2.Финансовые ресурсы -Депозиты и вклады юридических и физических лиц в рублях и иностранной валюте, привлеченные кредитными организациями Пермского края; -задолженность по кредитам в рублях, предоставленным кредитными организациями юридическим лицам Пермского края; -сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) деятельности предприятий и организаций Пермского края; -удельный вес убыточных предприятий и организаций Пермского края (в процентах от общего числа предприятий и организаций); -задолженность по налоговым платежам в бюджетную систему Российской Федерации, Пермского края (млн. рублей); -доходы консолидированного бюджета Пермского края; -расходы консолидированного бюджета Пермского края; -отношение дефицита (-) профицита (+) бюджета к доходам бюджета Пермского края
Окончание таблицы
Ресурсы Индикаторы
3.Информационные ресурсы -Число организаций, использовавших Интернет по Пермскому краю; -число персональных компьютеров на 100 работников с доступом к сети Интернет по Пермскому краю; -затраты на информационные и коммуникационные технологии по Пермскому краю; -число организаций, выполняющих исследования и разработки по Пермскому краю; -внутренние затраты на исследования и разработки по Пермскому краю; -число зарегистрированных абонентских терминалов сотовой связи по Пермскому краю
4.Материальные ресурсы -Инвестиции в основной капитал Пермского края; -инвестиции в основной капитал на душу населения Пермского края; -основные фонды Пермского края; -показатели воспроизводства и состояния основных фондов (в %) Пермского края; -объем промышленной продукции Пермского края; -оборот розничной торговли Пермского края
Так, временные ряды экономических показателей обычно нестационарны. Чем больше выборка, тем больше шансов прийти к ложному заключению о наличии связи между несвязанными переменными, поэтому классическая теория статистического вывода неприменима, если переменные нестационарны. Таким образом, для практики можно предложить следующую поэтапную процедуру построения модели на основе апостериорного подхода:
1. Для проведения анализа необходимо преобразовать все исходные данные из нестационарных рядов в стационарные. Для этого переменные перешли от абсолютного значения в момент времени t к базисному абсолютному приросту (У4 - Y0).
2. В качестве регрессионной модели была отобрана линейная множественная регрессия (были проанализированы результаты других видов регрессионных моделей, таких как степенная, показательная, логарифмическая. Результаты данных моделей мало отличались друг от друга, поэтому для упрощения расчетов была выбрана линейная модель).
3. В исходный вариант модели
включаются все факторы, отобранные в ходе анализа проблемы. Для этого варианта рассчитываются значения оценок
коэффициентов модели, их
среднеквадратические ошибки, статистическая значимость коэффициентов модели (по критерию Стьюдента) и статистическая значимость всей модели в целом (по критерию Фишера).
4. Из модели удаляют не имеющий значения статистический фактор (при условии,
что {факт < 1табл) и таким образом формируется новый вариант модели с
уменьшенным на один числом факторов. В случае если в модели несколько незначимых факторов, их одновременно не удаляем.
5. Процесс отбора факторов можно считать законченным, когда остающиеся в модели факторы являются значимыми; если полученный вариант модели удовлетворяет и другим критериям ее качества (например критерий Фишера), то процесс построения модели можно считать завершенным в целом.
Так как исходных данных всего десять (с 2000 по 2009 г.), а показателей 36, то невозможно выполнить процедуру, используя все переменные одновременно. Поэтому было предложено сгруппировать показатели по типам ресурсов. Для каждого типа ресурсов по предложенной выше схеме были отобраны факторы, которые в дальнейшем были объединены в окончательную модель.
Построенная таким образом модель так же прошла процедуру проверки статистической значимости (см. блок - схему на рис.2).
Вывод по Пермскому краю После исследования каждого ресурса в отдельности в модель были отобраны переменные (статистически значимые) в общую модель (1 -2 переменные).
Окончательный выбор факторов ресурсов
Корреляционный анализ и выявление возможных регрессионных
зависимостей:
1) первичный отбор факторов включенных в регрессионные модели;
2) учет возможной мультиколлинеарности факторов (матрица парных коэффициентов линейной корреляции);
3) отбор факторов для регрессии
Построен Фактор у = а+Ь1*х1- ие регрессии >ная модель: )-Ь2*х2+.. .+Ьп*хп
Содержательный анализ построенной модели
Рис. 2. Блок-схема «Поэтапное построение модели зависимости ВРП от разных видов ресурсов на основе корреляционно -регрессивного анализа»
О
Т
С
Е
В
Проверка статистического качества построенных уравнений:
Оценка статистической значимости коэффициента детерминации (Б ■ статистика).
Анализ статистической значимости параметров регрессии (1 -статистика)
----------------------------------*---------------------------------
После анализа по вышеизложенной схеме общей модели в итоговой модели по Пермскому краю оказались следующие
переменные:
Хх - продолжительность жизни
(человеческий ресурс),
Х5 - задолженность по налоговым платежам в бюджетную систему РФ по Пермскому краю (финансовый ресурс).
Получена регрессионная модель:
Результаты регрессионного анализа
У= -17,71 Х5 + 32083,82 Х] + 33460,13
(8,165) (5413,606) (20224,521)
я2= 0,86 Яе = 26898,878
Значение коэффициента детерминации Я2 множественной регрессии свидетельствует о том, что изменение темпов роста ВРП на 86% обусловлено влиянием изменения уровней включенных в уравнение факторов (продолжительности жизни населения и задолженность по налоговым платежам в бюджетную систему РФ по Пермскому краю) и, соответственно, на 14% - влиянием изменения других факторов.
Согласно данному уравнению увеличение продолжительности жизни населения на 1 год приведет в среднем к увеличению ежегодных темпов роста ВРП на 32083,82 руб. на душу населения. В свою очередь увеличение задолженности по налоговым платежам в бюджетную систему РФ по Пермскому краю на 1 млн.руб. приведет к негативному влиянию на темпы экономического роста региона в среднем на 17,71 руб. на душу населения.
гух1=0,861; Я2ух1=74, 2%;
гух5=-0,083. Я2ух5=0,7%.
Проанализировав частные
коэффициенты корреляции (коэффициент частной корреляции измеряет тесноту линейной связи между отдельным фактором и результатом при устранении воздействия прочих факторов модели), можно сделать вывод, что человеческий фактор (Х1) оказывает более сильное влияние на ВРП, чем финансовый фактор (Х5) и другие, что и доказывает гипотезу приоритетности человеческих ресурсов в экономике Пермского края. Общий анализ ресурсной базы региона и ресурсных предпосылок формирования экономики постиндустриального общества в Пермском крае выявил несбалансированность ресурсного обеспечения ее развития и, как следствие, наличие больших разрывов и асимметрии в пространственном распределении ресурсов, в частности человеческих ресурсов, развитие которых требует мощной экономики (промышленности) и генерируемых ей значительных бюджетных вливаний.
Список литературы
1. Абдеев Р.Ф. Философия
информационной цивилизации. М.: ВЛАДОС, 1994. С. 96-97.
2. Белл Д.Параметры знаний и
технологии: новая классовая структура
постиндустриального общества // Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования / пер. с англ.; под ред.В.Л.Иноземцева. М., 1999. Гл.3. С.253-260.
3. Большая советская энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1975. 21 т. 354 с.
4. Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2010 год / под общ. ред. С.Н. Бобылева. М., 2010. 152 с.
5. Инвестиционный потенциал
российских регионов в 2010-2011 годах. иКЬ: Шр://гаехре11.т/гапкт$аЫе/?1аЫе_1оИег=Л^1 оп_сИша1/2011/1аЪ3 (дата обращения:
25.12.2011).
6. Инвестиционный риск российских
регионов в 2010-2011 годах. иКЬ: Шр://гаехре11.т/гапкт^аЬ1е/?1аЬ1е_1оИег=Л^1 оп_сИша1/2011/1аЪ2 (дата обращения:
25.12.2011).
7. Иноземцев В.Л.За пределами
экономического общества. М.: Академия наук, 1998. С. 97.
8. Иноземцев В.Л. К теории постэкономической общественной формации. М.: Таурус, 1995. 330 с.
9. Международный деловой портал
«Инвестиции. Инновации. Бизнес». иКЬ: Шр^рЪ-уепсЬш.ги (дата обращения:
25.12.2011).
10. Одегов Ю.Г, Руденко Г.Г., Лунева Н.К. Рынок труда (практическая макроэкономика труда): учебник. М.: Альфа-Пресс, 2007. 900 с.
11. Прудский В.Г., Ощепков А.М.
Региональная экономика и территориальное
регулирование: курс лекций: учеб. пособие. / Перм. гос. ун-т. Пермь, 2008. 201 с.
12. Региональная экономика: учебник / под ред.В.И.Видяпина, М.В. Степанова. М.: ИНФРА-М, 2008. 666с.
13. Рейтинговое агентство «Эксперт РА». иКЬ: http://www.raexpert.ru/ (дата обращения:
25.12.2011).
14. Росстат. иКЬ: http://www.
gks.ru/bgd/regl/ (дата обращения: 25.12.2011).
15. Скоблякова И.В. Циклы
воспроизводства человеческого капитала. М.: Машиностроение-1, 2006. С. 19.
16. Тоффлер Э. Третья волна / пер. с англ. М.: ООО АСТ, 2004. 781 с.
17. Фуко М.Интеллектуалы и власть: статьи и интервью, 1970—1984: в 3 ч. / пер. с
фр.; под общ. ред. В. П. Визгина, Б. М. Скуратова. М. Праксис, 2002. Ч. 1. 381 с.
18. Человеческий капитал Красноярского края: Форсайт - исследования - 2030: аналит. доклад / под ред. В. С. Ефимова. Красноярск: Сибир. федер. ун-т, 2010. 126 с.
19. Шешукова Т.Г., Колесень Е.В. Экономический потенциал предприятия: сущность, компоненты, структура // Вестник Пермского университета. Сер. Экономика. 2011. Вып. 4(11). С. 118-127.
20. Becker Gary S. Human Capital. N.Y.: Columbia University Press, 1964. p. 64.
21. Shultz T. Human Capital in the International Encyclopedia of the Social Sciences. N.Y., 1968. Vol. 6. p. 345.
22. URL: http://mobiperm.ru/posts/internet-perm.html (дата обращения: 25.12.2011).
